Python3 中的装饰器（Decorator）是一种非常重要的语法特性，本质上是对函数或类进行“包装”的一种机制。它允许你在不修改原函数代码的情况下，动态地给函数增加功能。

装饰器在 Web框架、日志系统、权限控制、缓存、性能统计 等场景中非常常见。

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一、装饰器的本质

一句话理解： 原函数f，装饰器g，那么就有g(f(X))。

二、最简单的装饰器示例

示例：函数执行前后打印日志

def decorator(func):
    def wrapper():
        print("函数执行前")
        func()
        print("函数执行后")
    return wrapper


@decorator
def say_hello():
    print("Hello")


say_hello()

输出：

函数执行前
Hello
函数执行后

执行流程：

say_hello = decorator(say_hello)

调用 say_hello()
实际上调用 wrapper()

结构图：

say_hello()
   ↓
wrapper()
   ↓
func()  (原函数)

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三、带参数函数的装饰器

现实中函数一般都有参数。

示例

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("执行前")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("执行后")
        return result
    return wrapper


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


print(add(3, 5))

输出：

执行前
执行后
8

关键点：

*args
**kwargs

保证装饰器可以适用于任何函数。

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四、使用 functools.wraps（重要）

装饰器会覆盖原函数信息：

print(add.__name__)

会输出：

wrapper

解决方法：

from functools import wraps

def decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("执行前")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

作用：

保持

__name__
__doc__
__module__

等元信息。

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五、带参数的装饰器（高级）

有时候装饰器本身也需要参数。

例如：

@retry(3)
@cache(10)
@timeout(5)

实现结构：

三层函数

示例：

def repeat(n):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for i in range(n):
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator


@repeat(3)
def hello():
    print("hello")


hello()

输出：

hello
hello
hello

等价于：

hello = repeat(3)(hello)

结构：

repeat(n)
   ↓
decorator(func)
   ↓
wrapper()

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六、类装饰器

装饰器不仅可以装饰函数，还可以装饰类。

示例：

def add_attr(cls):
    cls.author = "Tom"
    return cls


@add_attr
class Book:
    pass


print(Book.author)

输出：

Tom

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七、多个装饰器

@A
@B
@C
def f():
    pass

执行顺序：

f = A(B(C(f)))

调用顺序：

A wrapper
   ↓
B wrapper
   ↓
C wrapper
   ↓
f

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八、装饰器的常见应用场景

1 日志记录

def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"调用函数 {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

常见于：

• Web服务
• API调用

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2 性能统计

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print("耗时:", time.time() - start)
        return result
    return wrapper

常见：

算法测试
性能分析

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3 权限控制

例如 Web API：

def login_required(func):
    def wrapper(user):
        if not user.logged_in:
            raise Exception("请登录")
        return func(user)
    return wrapper

Flask / FastAPI 中非常常见。

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4 缓存（非常经典）

Python 自带：

functools.lru_cache

示例：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

作用：

动态规划
缓存计算结果

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5 重试机制

例如网络请求：

def retry(n):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(n):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except:
                    pass
            raise Exception("失败")
        return wrapper
    return decorator

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6 Web框架（最常见）

例如 Flask

@app.route("/home")
def home():
    return "hello"

@app.route 就是装饰器。

作用：

URL → 函数映射

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九、装饰器在大型项目中的作用

在大型项目（如 AI / Web / 后端）中，装饰器常用于：

作用	示例
日志	log decorator
缓存	lru_cache
权限	login_required
重试	retry
计时	timer
注册机制	register decorator
路由	Flask route
配置注入	Hydra / draccus

例如你之前问的 draccus 里面也经常用装饰器实现：

配置注册
配置解析

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十、装饰器执行流程（面试经典）

代码：

@decorator
def f():
    pass

执行顺序：

1 定义 f
2 执行 decorator(f)
3 返回 wrapper
4 f = wrapper
5 调用 f() 实际执行 wrapper()

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十一、装饰器结构总结

最通用模板

from functools import wraps

def decorator(func):

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

        # before
        result = func(*args, **kwargs)
        # after

        return result

    return wrapper

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十二、一张完整结构图

@decorator
def func()

        ↓

decorator(func)

        ↓

wrapper

        ↓

func = wrapper

        ↓

调用 func()

        ↓

wrapper()

        ↓

原函数