在Python中，函数是“一等公民”——它可以被当作参数传递、赋值给变量，甚至作为返回值。装饰器正是利用了这一特性，让我们能在不修改原函数代码的前提下，给函数“动态添加功能”。这就像给礼物盒套上一个漂亮的包装纸，既保留了礼物本身，又增添了新的外观。
一、为什么需要装饰器？¶
假设我们要给多个函数添加“打印执行日志”的功能。如果直接修改每个函数，代码会变得重复且难以维护。例如：
# 原始函数1
def add(a, b):
return a + b
# 原始函数2
def subtract(a, b):
return a - b
如果想给它们加日志，最直接的方式是手动修改每个函数：
# 加了日志的add函数
def add(a, b):
print(f"函数add开始执行，参数：a={a}, b={b}")
result = a + b
print(f"函数add执行结束，结果：{result}")
return result
# 加了日志的subtract函数（重复代码）
def subtract(a, b):
print(f"函数subtract开始执行，参数：a={a}, b={b}")
result = a - b
print(f"函数subtract执行结束，结果：{result}")
return result
这样做显然不优雅。如果有100个函数，就要重复写100遍日志代码。装饰器的出现，就是为了解决这种“重复造轮子”的问题。
二、装饰器的基本原理¶
装饰器本质是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新函数（这个新函数“包装”了原函数，添加了额外功能）。
1. 最简单的装饰器¶
我们先定义一个“日志装饰器”，它能给任何函数添加“开始/结束执行”的日志：
def log_decorator(func): # 接收原函数func
def wrapper(*args, **kwargs): # 内部函数（包装器）
# 1. 添加功能：打印开始日志
print(f"函数 {func.__name__} 开始执行，参数：{args}, {kwargs}")
# 2. 调用原函数
result = func(*args, **kwargs)
# 3. 添加功能：打印结束日志
print(f"函数 {func.__name__} 执行结束，结果：{result}")
return result
return wrapper # 返回包装后的函数
2. 使用装饰器¶
用 @ 语法糖（装饰器语法）把原函数“包裹”起来：
@log_decorator # 相当于：add = log_decorator(add)
def add(a, b):
return a + b
@log_decorator # 同理：subtract = log_decorator(subtract)
def subtract(a, b):
return a - b
3. 调用测试¶
现在调用 add(1, 2) 时，实际执行的是 wrapper 函数，会自动打印日志：
add(1, 2)
# 输出：
# 函数 add 开始执行，参数：(1, 2), {}
# 函数 add 执行结束，结果：3
三、装饰器的核心细节¶
1. *args 和 **kwargs¶
*args 接收位置参数（如 add(1, 2) 中的 1, 2），**kwargs 接收关键字参数（如 add(a=1, b=2) 中的 a=1, b=2）。这确保装饰器能适配任何参数的函数。
2. 保留原函数信息¶
如果直接用上述装饰器，add.__name__ 会变成 wrapper（因为 add 被替换成了 wrapper）。这时可以用 functools.wraps 保留原函数的元信息：
from functools import wraps
def log_decorator(func):
@wraps(func) # 保留原函数信息
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"函数 {func.__name__} 开始执行")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"函数 {func.__name__} 执行结束")
return result
return wrapper
# 现在查看函数名
print(add.__name__) # 输出：add（而非 wrapper）
四、带参数的装饰器¶
如果需要给装饰器传递参数（如不同的日志前缀），可以嵌套一层函数：
def log_decorator(prefix="【日志】"): # 外层函数：接收装饰器参数
def decorator(func): # 内层函数：接收原函数
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"{prefix} 函数 {func.__name__} 开始执行")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{prefix} 函数 {func.__name__} 执行结束")
return result
return wrapper
return decorator # 返回内层装饰器
# 使用带参数的装饰器
@log_decorator(prefix="【调试】")
def multiply(a, b):
return a * b
multiply(3, 4)
# 输出：
# 【调试】 函数 multiply 开始执行
# 【调试】 函数 multiply 执行结束
五、装饰器的应用场景¶
装饰器非常灵活，常见场景包括：
- 日志记录：记录函数调用时间、参数、返回值。
- 性能测试：统计函数执行耗时（如 @timer_decorator）。
- 权限验证：调用函数前检查用户权限（如 @check_permission）。
- 缓存：缓存函数结果，避免重复计算（如 @cache_decorator）。
六、多个装饰器的执行顺序¶
如果多个装饰器作用于同一函数，执行顺序是从下往上（靠近函数的装饰器先执行）。例如：
@decorator2
@decorator1
def func():
pass
执行顺序是：decorator2 → decorator1 → func → decorator1 → decorator2。
总结¶
装饰器是Python的“魔法工具”，通过函数嵌套和闭包思想，让我们能优雅地给函数添加功能。核心要点：
1. 装饰器是接收函数的函数，返回新函数。
2. @ 语法糖简化了装饰器的使用。
3. *args 和 **kwargs 处理任意参数，functools.wraps 保留原函数信息。
4. 带参数的装饰器需嵌套两层函数。
从简单的日志到复杂的权限验证，装饰器让代码更简洁、可维护。现在，你可以尝试给一个自己的函数加上日志装饰器，体验它的便捷了！