什么是Python中的装饰器？
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在Python中，装饰器是一种设计模式，用于增加函数或方法的功能，而无需直接修改其内部实现。简单来说，装饰器可以被视为对函数进行包装的工具，这样可以在不改变原函数调用方式的情况下，向原函数添加新的行为，比如性能测试、安全性检查、访问控制等。装饰器通常使用@符号进行定义，位于被装饰函数的正上方。例如，@decorator_name。这种设计保持了代码的可读性和可维护性。
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装饰器可以嵌套使用吗？
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是的，装饰器可以嵌套使用。在Python中，你可以在一个函数上同时应用多个装饰器。当多个装饰器应用于同一个函数时，它们是从内到外依次应用的，即最接近函数定义的装饰器首先被应用，然后是下一个。例如，如果有两个装饰器 @decorator1 和 @decorator2，应用到函数 func 上，写法如下：

```python
@decorator2
@decorator1
def func():
    pass
```

这里，首先应用的是 @decorator1，然后是 @decorator2。这种机制允许一层层地增加功能，每层装饰器可以在函数调用前后执行额外的操作。
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可以举个嵌套装饰器的例子吗？
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当然可以。下面是一个简单的例子，展示了如何使用嵌套装饰器来增加函数的功能。假设我们有两个装饰器：一个用于记录函数执行的时间，另一个用于检查函数的参数类型。

首先，定义这两个装饰器：

```python
import time
from functools import wraps

# 记录函数执行时间的装饰器
def timing_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds to execute.")
        return result
    return wrapper

# 检查函数参数类型的装饰器
def type_checkDecorator(expected_types):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for arg, expected_type in zip(args, expected_types):
                if not isinstance(arg, expected_type):
                    raise TypeError(f"Argument {arg} is not of type {expected_type}")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator
```

接下来，使用这两个装饰器来装饰一个函数：

```python
@timing_decorator
@type_checkDecorator([int, int])
def add(a, b):
    return a + b

# 测试
result = add(10, 20)
print(f"Result: {result}")

# 运行结果：
# Function add took 0.0001 seconds to execute.
# Result: 30
```

在这个例子中：

1. `type_checkDecorator` 检查传入 `add` 函数的参数是否为整数。如果不是，会抛出一个 `TypeError`。
2. `timing_decorator` 记录 `add` 函数的执行时间，并在控制台输出。

这些装饰器按顺序应用，首先 `type_checkDecorator` 检查参数，然后 `timing_decorator` 记录执行时间。
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