在人工智能（AI）开发中，添加装饰（Decorators）是Python编程语言中的一种特性，它允许你修改或增强函数或类的行为，而不需要修改它们的定义，在AI领域，尤其是在运用Python进行机器进修或深度进修时，装饰器可以用来：

1. 记录函数执行时刻
2. 检查权限
3. 跟踪日志
4. 缓存结局
5. 实现单例玩法等

下面内容是一些常用的装饰器：

• @staticmethod：定义静态方式，不依赖于实例。
• @classmethod：定义类方式，第壹个参数是类本身。
• @property：将方式转换为属性，用于获取或配置对象的属性。
• @functools.wraps：保留原函数的元信息。
• @profile：用于性能解析。
• @cache：用于缓存函数结局，避免重复计算。

如果你想要为机器进修模型训练函数添加壹个装饰器来记录执行时刻,你可以这样做：

import time
from functools import wraps
def time_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to run.")
        return result
    return wrapper
@time_decorator
def train_model():
    # 模型训练代码
    pass

运用@time_decorator装饰器后，每次调用train_model函数时，都会打印出该函数的执行时刻。