开发过程中闹了个乌龙，借此机会聊聊Python装饰器的妙用。

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在开发QQ机器人项目时，我遇到了一次性能问题排查，它让我更深入地理解了Python的装饰器机制，也让我明白细节对程序性能的重要性。我广泛使用装饰器来实现鉴权、计算函数运行时间、捕获异常、限速等功能。然而，更新装饰器后，机器人响应时间从3到5秒变成了十几二十秒。经过排查，我发现问题出在限速装饰器的实现上，它阻塞了函数执行，导致了性能下降。我重新设计了限速装饰器，采用令牌桶算法避免了阻塞，使机器人回复速度恢复正常。

在项目中，我还使用了其他装饰器，例如过滤敏感词、处理异常、鉴权和超时重试。装饰器可以提高代码的可读性和可维护性，但需要注意确保它们不会引入新的问题。

这次经历让我意识到，即使是简单的装饰器，细节也至关重要，需要谨慎设计和测试。希望我的分享能对大家有所帮助，如果你也有类似的经验，欢迎交流。