Python 装饰器入门：给函数套一层外壳

函数写好了，想给它前后加点通用逻辑——记日志、算耗时、做校验——总不能每个函数都复制一遍。装饰器就是干这个的：给函数套一层"外壳"，功能加上，原函数一行不改。

先看效果

import time

def timer(func):
    def wrapper():
        start = time.time()
        func()                        # 调用原来的函数
        print(f"耗时 {time.time() - start:.3f} 秒")
    return wrapper

@timer
def download():
    time.sleep(1)
    print("下载完成")

download()      # 输出：下载完成
                # 输出：耗时 1.001 秒

@timer 这一行就是装饰器，它等价于 download = timer(download)。之后再调用 download，实际跑的是 wrapper，它在原函数前后各加了一件事：掐表和报时。

原理：函数是可以传来传去的值

Python 里函数跟数字、字符串一样是个对象，可以赋值、传参、当返回值。装饰器的全部原理就一句话：接收一个函数，返回一个新函数。

def shout(fn):
    def wrapper():
        print(">>> 开嗓")
        fn()
        print("<<< 收工")
    return wrapper

def sing():
    print("唱歌~")

sing = shout(sing)   # 手动装饰，不用 @ 也能写
sing()
# 输出：>>> 开嗓
#       唱歌~
#       <<< 收工

看懂这个手动版本，@ 就只是少打一行的语法糖，没有任何魔法。

原函数有参数怎么办

被装饰的函数往往带参数，wrapper 得能接住任意参数，用 *args 和 **kwargs 通吃：

def log_call(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"调用 {func.__name__}，参数 {args}")
        result = func(*args, **kwargs)  # 原样透传
        return result                   # 别把返回值弄丢
    return wrapper

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

print(add(3, 5))
# 输出：调用 add，参数 (3, 5)
# 输出：8

两个细节最容易踩坑：wrapper 内部要 return func(...)，否则原函数的返回值会变成 None；args 原样传回，装饰器不需要知道参数具体是啥。

保留函数的"身份证"

装饰后 add.name 会变成 wrapper，调试器、文档工具都会认错人。标准库 functools 一行修好：

from functools import wraps

def log_call(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

print(add.__name__)   # 输出：add，而不是 wrapper

写自定义装饰器时建议养成肌肉记忆：@wraps(func) 永远带上，代价为零。

一个装饰器，到处复用

攒下几个常用装饰器，新函数加一行就能白得功能：

@log_call
def greet(name):
    print(f"你好，{name}")

greet("雪梨")
# 输出：调用 greet，参数 ('雪梨',)
# 输出：你好，雪梨

日志、计时、重试、缓存，这类横切的通用逻辑都适合做成装饰器，写一次到处用。

小结

• 装饰器本质是"接收函数、返回新函数"，@ 只是语法糖
• wrapper 用 *args、**kwargs 透传参数，记得 return 保住返回值
• functools.wraps 让装饰后的函数保留原名和文档
• 通用逻辑（日志/计时/校验）抽成装饰器，业务函数保持干净

理解了"函数可以当值传来传去"，装饰器就不再神秘。