Python 装饰器（Decorators）

1. 什么是装饰器？
   装饰器（Decorator）本质上是一个 修改其他函数功能的函数。它的核心思想是：不修改原函数代码，动态添加新功能。比如：

记录函数执行时间

检查用户权限

缓存计算结果

自动重试失败操作

2. 理解函数是“对象”
   在 Python 中，函数也是对象，可以像变量一样传递。这是装饰器的核心基础！

示例 1：函数赋值给变量
python
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def say_hello():
    print("Hello!")

将函数赋值给变量

greet = say_hello  

调用变量（实际调用函数）

greet()  # 输出: Hello!
示例 2：函数作为参数传递
python
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def call_twice(func):
    func()  # 第一次调用
    func()  # 第二次调用

call_twice(say_hello)  
# 输出:
# Hello!
# Hello!

3. 最简单的装饰器
   假设我们要在函数执行前后打印日志：

步骤 1：定义一个装饰器函数

python
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def log_decorator(func):
    def wrapper():
        print("函数开始执行...")
        func()  # 调用原函数
        print("函数执行完毕！")
    return wrapper  # 返回新函数

步骤 2：使用装饰器

python
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@log_decorator  # 语法糖（等价于 say_hello = log_decorator(say_hello)
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

# 输出:
# 函数开始执行...
# Hello!
# 函数执行完毕！

4. 装饰器的执行过程
   当使用 @log_decorator 时，实际发生了以下步骤：

传递函数：log_decorator(say_hello) 被调用，参数是原函数 say_hello

返回新函数：log_decorator 返回内部定义的 wrapper 函数

替换原函数：say_hello 变量指向新的 wrapper 函数

5. 处理带参数的函数
   如果被装饰的函数需要参数，怎么办？让 wrapper 接受参数并传递给原函数。

示例：记录函数参数

python
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def log_args(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):  # 接受任意参数
        print(f"参数: args={args}, kwargs={kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)  # 传递参数给原函数
    return wrapper

@log_args
def add(a, b):
    return a + b

print(add(3, b=5))  
# 输出:
# 参数: args=(3,), kwargs={'b': 5}

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6. 装饰器带参数
   如果装饰器本身需要参数（比如指定日志级别），需要再包裹一层。

示例：根据日志级别打印

python
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def log_level(level):  # 外层函数接受参数
    def decorator(func):  # 装饰器函数
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"[{level}] 函数开始执行...")
            result = func(*args, **kwargs)
            print(f"[{level}] 函数执行完毕！")
            return result
        return wrapper
    return decorator  # 返回装饰器

@log_level("INFO")  # 等价于 add = log_level("INFO")(add)
def add(a, b):
    return a + b

add(2, 3)
# 输出:
# [INFO] 函数开始执行...
# [INFO] 函数执行完毕！

7. 保留原函数的信息
   使用装饰器后，原函数的名称（name）和文档（doc）会被替换为 wrapper。用 functools.wraps 解决这个问题：

python
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from functools import wraps

def log_decorator(func):
    @wraps(func)  # 保留原函数信息
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("开始执行...")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("执行完毕！")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def say_hello():
    """打招呼的函数"""
    print("Hello!")

print(say_hello.__name__)  # 输出: say_hello（而不是 wrapper）
print(say_hello.__doc__)   # 输出: 打招呼的函数

8. 类装饰器
   除了函数，还可以用类实现装饰器。通过实现 call 方法：

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class CountCalls:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.calls = 0

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.calls += 1
        print(f"函数被调用了 {self.calls} 次")
        return self.func(*args, **kwargs)

@CountCalls
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()  # 输出: 函数被调用了 1 次 → Hello!
say_hello()  # 输出: 函数被调用了 2 次 → Hello

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9. 实际应用场景
装饰器在 Python 中广泛应用，例如：

Web框架：@app.route(“/”)（Flask/Django）

权限验证：@login_required

性能测试：计算函数执行时间

缓存：@lru_cache（内置装饰器）

总结
核心思想：装饰器通过“函数嵌套”和“函数作为参数”实现功能扩展。

关键点：

使用 @decorator 语法糖

处理参数：*args 和 **kwargs

保留原函数信息：@wraps(func)

类装饰器：实现 call 方法

试着写几个自己的装饰器（比如记录执行时间），就能快速掌握这个概念！