Python装饰器原理 python装饰器的实现原理

Python装饰器本质上是接收函数并返回新函数的高阶函数，通过闭包打包原函数、保留元信息（如用@wraps），实现行为增强而不是改原代码。

Python装饰器本质上是“函数的函数”——它接收一个函数作为参数，返回一个新的函数（或可调用对象），在不修改原函数代码的前面，动态增强其行为。核心在语法糖@decorator，而在“包装替换”这一动作：把原函数包进新逻辑里，再让变量名指向这个增强后的可调用体。装饰器不是魔法，是显式函数调用的语法糖

写@log_time 情景神秘，实际等价于：

def func()： ...lt；brgt；func = log_time(func)登录后复制

本身，装饰器语句会在函数定义后立即执行，把 func 替换为 log_time(func) 的返回值。明白一点，就拆掉第一层迷雾。

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一个典型的装饰器长这样：

def time(func)：lt；brgt； defwrapper(*args， **kwargs)：lt；brgt； start = time.time()lt；brgt； result = func(*args， **kwargs)lt；brgt； print(fquot；{func.__name__} take {time.time()-start：.2f}squot；)lt；brgt； 返回结果lt；brgt； 返回包装登录后复制

这里三个要点必须明确：外层函数接收被装饰函数（func），并与其保持的引用内层函数（wrapper）保存原函数和增强逻辑，形成闭包返回内层函数本身（不加事实），确保后续调用触发的是包装后的行为参数的装饰器：多套层函数即可

当你看到时 @retry(times=3)，这不是直接装饰，而是“装饰器工厂”：百度文心百中

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def retry(times=1)：lt；brgt； def Decorator(func)：lt；brgt； defwrapper(*args， **kwargs)：lt；brgt； for i in range(times)：lt；brgt； try：lt；brgt； return func(*args， **kwargs)lt；brgt； except Exception：lt；brgt； if i == times - 1： raiselt；brgt； returnwrapperlt；brgt； return 装饰器登录后复制

调用顺序是：retry(times=3) → 返回装饰器 → 装饰器(func) → 返回包装器

三层调用是，各司其职。别忘了保留原函数的“身份信息”

直接装饰后，func.__name__变成'wrapper'，help(func)显示wrapper的文档。解决方法很简单：

用 from functools importwrapps，并在wrapper上加@wraps(func)：

@wraps(func)lt；brgt；def wrapper(*args， **kwargs)： ...登录后复制

它会自动复制 func.__name__、__doc__、__module__ 等属性到wrapper 上，避免调试和引用时“找不到人”。

不复杂但容易忽略。抓住“传函数、返回函数、包逻辑、留元信息”这十六个字，装饰器就从炫技变成了顺手工具。

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