Python中的装饰器是一种强大的功能，用于在不修改原始函数或类代码的情况下，动态地修改或增强函数或类的行为。以下是一些常用的Python装饰器：
@property
用于将方法变成属性调用。
```python
class DataSet（object）:
@property
def method_with_property（self）:
return 15
def method_without_property（self）:
return 15
l = DataSet（）
print（l.method_with_property） 输出：15
print（l.method_without_property（）） 输出：15
@abstractmethod用于定义抽象基类中的抽象方法。```pythonfrom abc import ABC, abstractmethod
class Foo（ABC）:
@abstractmethod
def fun（self）:
pass
class SubFoo（Foo）:
def fun（self）:
print（'fun in SubFoo'）
a = SubFoo（）
a.fun（） 输出：fun in SubFoo
@staticmethod
用于定义静态方法，静态方法不需要实例化类即可调用。
```python
class MyClass:
@staticmethod
def static_method（）:
return "This is a static method."
print（MyClass.static_method（）） 输出：This is a static method.
@classmethod用于定义类方法，类方法接收类本身作为第一个参数。```pythonclass MyClass:
@classmethod
def class_method（cls）:
return "This is a class method."
print（MyClass.class_method（）） 输出：This is a class method.
@timer
用于测量函数的执行时间。
```python
import time
from functools import wraps
def timer（func）:
@wraps（func）
def wrapper（*args, kwargs）:
start = time.perf_counter（）
result = func（*args, kwargs）
end = time.perf_counter（）
print（f'执行 {func.__name__} 函数共耗时 {end - start:.6f} 秒。'）
return result
return wrapper
@timer
def my_data_processing_function（）:
Your data processing code here
@memoize用于缓存函数的结果，避免重复计算。
@validate_input
用于验证函数的输入参数。
@log_results
用于记录函数的输出结果。
@suppress_errors
用于优雅地处理异常。
这些装饰器可以单独使用，也可以组合使用，以提供更复杂的功能。装饰器使得代码更加简洁、清晰，并提高了代码的重用性和可维护性