面试题：TypeScript类装饰器在处理跨切面关注点（如日志、权限验证）的优化策略

避免重复代码

使用辅助函数：将通用逻辑封装到辅助函数中，不同装饰器可复用。

def log_message(message):
    import logging
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    logger = logging.getLogger(__name__)
    logger.info(message)


def log_decorator(cls):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        log_message(f"Calling {cls.__name__}")
        return cls(*args, **kwargs)

    return wrapper


def permission_decorator(cls):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        log_message(f"Checking permissions for {cls.__name__}")
        # 实际权限验证逻辑
        return cls(*args, **kwargs)

    return wrapper


@log_decorator
@permission_decorator
class MyClass:
    def __init__(self):
        pass


my_obj = MyClass()

继承和组合：通过继承或组合方式复用已有的装饰器逻辑。

class BaseDecorator:
    def __init__(self, func):
        self.func = func


class LogDecorator(BaseDecorator):
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        log_message(f"Calling {self.func.__name__}")
        return self.func(*args, **kwargs)


class PermissionDecorator(BaseDecorator):
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        log_message(f"Checking permissions for {self.func.__name__}")
        # 实际权限验证逻辑
        return self.func(*args, **kwargs)


def my_function():
    pass


logged_function = LogDecorator(my_function)
permitted_function = PermissionDecorator(logged_function)

处理装饰器之间的依赖关系

确定顺序：明确装饰器执行顺序，如先权限验证后日志记录。在上述代码示例中，@log_decorator和@permission_decorator的顺序决定了先检查权限再记录日志。如果顺序颠倒，就会先记录日志再检查权限。
传递数据：如果装饰器间需要传递数据，可以通过闭包或类属性实现。

def data_passing_decorator(func):
    data = {}
    def wrapper(*args, **kwargs):
        data['result'] = func(*args, **kwargs)
        return data
    return wrapper


def use_data_decorator(func):
    def wrapper(data):
        result = func(data)
        print(f"Using data from previous decorator: {data['result']}")
        return result
    return wrapper


@use_data_decorator
@data_passing_decorator
def example_function():
    return 42


result = example_function()

性能优化

缓存结果：对于一些重复计算的结果，比如权限验证的结果，可进行缓存。

permission_cache = {}
def optimized_permission_decorator(cls):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if cls.__name__ not in permission_cache:
            # 实际权限验证逻辑
            permission_cache[cls.__name__] = True
        if permission_cache[cls.__name__]:
            return cls(*args, **kwargs)
        else:
            raise PermissionError
    return wrapper

减少函数调用开销：尽量减少装饰器内部不必要的函数调用。在复杂装饰器逻辑中，将一些计算逻辑提前到装饰器定义时执行，而不是在每次被装饰函数调用时执行。

通过上述方法，可以在类装饰器处理日志记录、权限验证等场景下，提高代码的可维护性和性能。

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面试题：TypeScript类装饰器在处理跨切面关注点（如日志、权限验证）的优化策略

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面试题答案

避免重复代码

处理装饰器之间的依赖关系

性能优化