装饰器是什么，你如何编写一个装饰器？

Question

装饰器是什么，你如何编写一个装饰器？

Accepted Answer

**装饰器**是一个函数，它**包装另一个函数**以添加行为，而无需修改原始代码。它通过在函数上方的 `@decorator` 语法应用 — 一种干净的方式来添加横切关注点，如日志记录、计时、缓存或访问控制。

## 装饰器如何工作

```python
def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):       # wraps the original function
        print("before")
        result = func(*args, **kwargs)  # call the original
        print("after")
        return result
    return wrapper                       # return the wrapped version

@my_decorator
def greet(name):
    print(f"Hello {name}")

greet("Ann")
# Output: before / Hello Ann / after
```

`@my_decorator` 语法是 `greet = my_decorator(greet)` 的语法糖 — 它用 `wrapper` 替换 `greet`，在原始调用周围运行额外代码。`*args, **kwargs` 使wrapper 适用于任何函数签名。

## 实用示例：计时

```python
import time, functools

def timed(func):
    @functools.wraps(func)        # preserves func's name/docstring (important!)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"{func.__name__} took {time.perf_counter() - start:.3f}s")
        return result
    return wrapper

@timed
def slow_task():
    time.sleep(1)
```

`@functools.wraps(func)` 很重要 — 没有它，被包装的函数会失去其原始名称和docstring。

## 带参数的装饰器

```python
def repeat(times):               # outer takes the decorator's argument
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(times):
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@repeat(times=3)
def hello(): print("hi")  # prints "hi" three times
```

参数化装饰器需要额外的一层（返回装饰器的函数）。

## 常见内置/库装饰器

```text
@property            → turn a method into a computed attribute
@staticmethod / @classmethod → method types
@functools.lru_cache → memoize results
@app.route("/")      → web framework routing (Flask)
@pytest.fixture      → test fixtures
```

## 为什么这很重要

装饰器是一项强大的、独特的Python特性，用于以干净和声明式的方式向函数**添加可重用行为**（日志记录、计时、缓存、身份验证、验证、路由） — 将横切关注点与核心逻辑分离。

它们无处不在在真实的Python中：web框架（`@app.route`）、缓存（`@lru_cache`）、类（`@property`）和测试。

理解如何编写它们（包装函数、`*args/**kwargs`、`functools.wraps`）和参数化形式使您能够既正确地使用生态系统的装饰器，又能构建自己的可重用抽象。