1、日志记录，在某些情况下，需要统计或记录功能执行的效率，但不想改变功能本身的内容，装饰器是很好的手段。

import timeit
def timer(func):
    def wrapper(n):
        start = timeit.default_timer()
        result = func(n)
        stop = timeit.default_timer()
        print('Time: ', stop - start)
        return result
    return wrappe

2、作为缓存，装饰器的另一个好的应用场景是作为缓存。

例如lru将函数输入和返回值作为缓存，以计算斐波的契数为例，n值的大小为30，执行效率大不相同。

def fib(n):
    if n < 2:
        return 1
    else:
        return fib(n - 1) + fib(n - 2)
        
@functools.lru_cache(128)
def fib_cache(n):
    if n < 2:
        return 1
    else:
        return fib_cache(n - 1) + fib_cache(n - 2)
        
Time:  0.2855725
Time:  3.899999999995574e-05