装饰器是接收函数并返回新函数的高阶函数，通过@语法为原函数添加功能而不修改其代码。支持参数传递、装饰器参数及元信息保留，常用于日志、性能监控等场景。
Python装饰器是一种强大且灵活的工具，它允许你在不修改原函数代码的前提下，为函数添加额外功能。理解并掌握装饰器的使用，能让你的代码更简洁、更具可读性。
什么是装饰器
装饰器本质上是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。通过 @decorator_name 语法糖，可以方便地将装饰器应用到目标函数上。
最简单的装饰器结构如下：
def my_decorator(func):def wrapper():
print("函数执行前的操作")
func()
print("函数执行后的操作")
return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
输出结果：
函数执行前的操作Hello!
函数执行后的操作
带参数的装饰器
如果被装饰的函数需要接收参数，wrapper 函数也要相应支持 *args 和 **kwargs。
def my_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):
print("函数即将执行")
result = func(*args, **kwargs)
print("函数已执行完毕")
return result
return wrapper
@my_decorator
def greet(name):
print(f"你好，{name}")
greet("小明")
这样无论原函数有多少参数，都能正确传递。
装饰器带参数
有时你想让装饰器本身也接收参数，比如控制日志级别或重试次数。这就需要再嵌套一层函数。
def repeat(times):def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(times):
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@repeat(times=3)
def say_hi():
print("Hi!")
say_hi()
输出会打印三次 "Hi!"。这种三层结构是带参装饰器的标准写法。
实战例子：函数执行时间统计
一个常见用途是测量函数运行时间。
import timedef timer(func):
def wrapper(*args, *kwargs):
start = time.time()
result = func(args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"{func.name} 执行耗时: {end - start:.4f} 秒")
return result
return wrapper
@timer
def slow_function():
time.sleep(1)
print("任务完成")
slow_function()
这个装饰器可用于性能调试，帮助你发现慢函数。
保留原函数元信息
直接使用装饰器会导致原函数的 __name__、__doc__ 等属性丢失。可以用 functools.wraps 解决。
from functools import wrapsdef my_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, *kwargs):
print("装饰器逻辑")
return func(args, **kwargs)
return wrapper
@my_decorator
def example():
"""示例函数文档"""
print("执行中")
print(example.name) # 输出: example（而不是 wrapper）
print(example.doc) # 输出: 示例函数文档
加上 @wraps 能保持原函数的元数据不变，推荐在实际项目中始终使用。
基本上就这些。装饰器用好了能让代码更优雅，比如用于权限校验、缓存、日志记录等场景。关键在于理解闭包和函数是一等对象这两个核心概念。多写几个例子就能熟练掌握。
