04什么是装饰器，它的主要作用是什么？

问题: 什么是装饰器，它的主要作用是什么？

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装饰器本质是一个可调用对象（如函数或类），它接收一个函数作为参数，利用闭包返回一个增强后的新函数，在不修改原函数源码和调用方式的前提下为其扩展功能。主要作用是将日志记录、性能计时、权限校验、缓存等横切关注点（AOP）与核心业务逻辑解耦，提高代码复用性，符合开闭原则。Python 使用 @decorator_name 语法糖进行应用。

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装饰器的本质与执行流程

装饰器的核心是闭包，@wrapper 语法糖在函数定义阶段即执行，等价于 func = wrapper(func)。这意味着装饰器在模块导入时就会运行，而不仅仅是在调用时。

def timer(func):                # 外层：接收被装饰函数
    def wrapper(*args, **kwargs):  # 内层：包装函数
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"耗时: {time.time() - start}")
        return result
    return wrapper

@timer                       # 等价于 fast = timer(fast)
def fast():
    time.sleep(0.1)

带参数的装饰器（三层结构）

当装饰器本身需要接收参数时，需要再嵌套一层函数来接收配置。

def repeat(times):               # 第一层：接收装饰器参数
    def decorator(func):         # 第二层：接收被装饰函数
        def wrapper(*args, **kwargs):  # 第三层：接收原函数参数
            for _ in range(times):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator

@repeat(times=3)                 # 先执行 repeat(3)，再应用返回的 decorator
def say():
    print("Hello")

保留元数据：functools.wraps 的必要性

装饰器返回的 wrapper 会覆盖原函数的 __name__、__doc__ 等属性，导致调试困难。使用 @wraps(func) 可将这些属性从原函数复制到包装函数中。

from functools import wraps

def logger(func):
    @wraps(func)                 # 保留 func 的元数据
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"调用 {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@logger
def add(a, b):
    """求和函数"""
    return a + b

print(add.__name__)              # 输出 "add"（没有 wraps 会输出 "wrapper"）
print(add.__doc__)               # 输出 "求和函数"

类实现装饰器 vs 函数实现装饰器

实现方式	实现原理	适用场景
函数装饰器	外层返回内层闭包	简单装饰，无状态保持
类装饰器	__init__ 接收函数，__call__ 实现包装	需保持复杂状态或配置（如计数、统计）

# 类装饰器：带状态计数
class Counter:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.count = 0
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        self.count += 1
        print(f"调用次数: {self.count}")
        return self.func(*args, **kwargs)

@Counter
def process():
    pass

多个装饰器的执行顺序

多个装饰器叠加时，从下往上包装，从上往下执行（调用顺序：先执行靠近函数的装饰器逻辑，再执行外层的）。