装饰器是闭包最核心、最实用的应用，你可以把它理解成给函数 “套壳”—— 不修改原函数代码，就能给原函数增加新功能（日志、计时、权限、缓存等）。

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一、装饰器是什么？

        一句话：装饰器 = 一个函数 + 接收另一个函数做参数 + 返回新函数 + 不修改原函数代码 + 增加新功能

本质：装饰器就是一个闭包！

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二、为什么要用装饰器？

        假如你有 100 个函数，想给它们全部加计时功能：

• 不使用装饰器：改 100 个函数
• 使用装饰器：写 1 个装饰器，@ 一下全部搞定

        开闭原则：对修改关闭，对扩展开放

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三、最简单装饰器（一步步写）

1. 原函数（不想修改它）

def say_hello():
    print("你好")

2. 写一个装饰器（闭包）

# 装饰器函数
def my_decorator(func):
    # 内部函数（真正执行新功能）
    def wrapper():
        # 新增功能
        print("函数执行前")
        func()  # 调用原函数
        # 新增功能
        print("函数执行后")
    return wrapper

3. 使用装饰器

# 方法1：手动包装
new_func = my_decorator(say_hello)
new_func()

# 方法2：语法糖 @（最常用！）
@my_decorator
def say_hello():
    print("你好")

say_hello()

输出：

函数执行前
你好
函数执行后

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四、带参数的函数 + 装饰器

        原函数有参数，装饰器必须用 *args, **kwargs 通用接收！

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):  # 接收任意参数
        print("前")
        result = func(*args, **kwargs)  # 传参并接收返回值
        print("后")
        return result  # 返回原函数结果
    return wrapper

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

print(add(3, 5))  # 8

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五、带返回值的函数 + 装饰器

        必须把原函数返回值返回出去，否则调用会得到 None！

result = func(...)
return result

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六、最常用实战装饰器案例

1）计时装饰器（最实用）

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"耗时：{end - start:.4f}秒")
        return res
    return wrapper

@timer
def test():
    time.sleep(1)

test()

2）日志装饰器

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

3）权限校验装饰器

def login_check(func):
    def wrapper(user):
        if not user.get("is_login"):
            return "请先登录"
        return func(user)
    return wrapper

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七、带参数的装饰器（进阶）

        装饰器自己也能接收参数！需要再套一层函数。

        示例：指定日志级别

def log(level):
    # 真正的装饰器
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"[{level}] 执行函数")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@log("INFO")   # 装饰器带参数
def func():
    print("执行")

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八、多个装饰器叠加

        执行顺序：从上到下装饰，从内到外执行

@decorator1
@decorator2
def func():
    ...

执行顺序：

1. decorator1 前
2. decorator2 前
3. 原函数
4. decorator2 后
5. decorator1 后

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九、保留原函数元信息（必须加！）

        不加的话，func.__name__ 会变成 wrapper，导致调试混乱。

解决方案：@functools.wraps

import functools

def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)  # 保留原函数名字、注释等
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

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十、装饰器总结（必背）

1. 装饰器 = 闭包
2. 作用：不修改原函数，增加功能
3. 语法：@装饰器名
4. 通用模板（万能写法）：

import functools

def 装饰器名(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 执行前操作
        result = func(*args, **kwargs)
        # 执行后操作
        return result
    return wrapper