如何更通俗地讲解Python的装饰器？
咱们聊聊Python里的“装饰器”：给你的函数加个酷炫的“外套”
想象一下，你辛辛苦苦写了一个非常实用的函数，它能完成某项任务，比如计算两个数的和。好，现在你觉得这个函数挺不错的，但是你想给它增加点“附加功能”，比如每次调用这个函数之前，都先打印一条“嘿，我要开始算数啦！”的消息，或者在函数执行完毕后，记录一下用了多长时间。
你可以怎么做呢？最直接的想法是，在你的函数里面加入这些代码，就像这样：
```python
def add(a, b):
print("嘿，我要开始算数啦！") 加进来的
result = a + b
print("算完啦！用了多长时间...") 加进来的
return result
```
这当然能实现你的想法，但问题是，如果你的项目里有很多类似的函数，每一个你都要这样手动修改，是不是有点儿麻烦？而且，万一哪天你想把这些“附加功能”拿掉，或者换成别的附加功能，还得一个个去改函数内部的代码，这样会让你的代码变得很臃肿，也不利于维护。
这时候，Python的“装饰器”就闪亮登场了！
装饰器：给函数穿上“魔法外套”
你可以把装饰器理解成一个函数，它专门用来“包装”另一个函数，给它添加一些额外的功能，而不用直接修改那个被包装的函数的内部代码。 就像给你的函数穿上了一件好看又实用的“外套”，这件外套会自动在你调用原函数的时候发挥作用。
听起来有点玄乎？别急，我们一步一步来。
1. 先来个最简单的“包装函数”
我们先不提“装饰器”这个词，就说一个普通的函数，它可以接受另一个函数作为参数，然后返回一个新的函数。
```python
def be_decorated(func_to_decorate):
这里是我们要添加的“附加功能”
def wrapper():
print("我是外套：在函数执行前说点啥...")
执行被包装的函数
func_to_decorate()
print("我是外套：函数执行后也说点啥...")
返回这个包装后的新函数
return wrapper
定义一个我们要包装的函数
def say_hello():
print("你好呀！我是被包装的函数。")
用我们的be_decorated函数来“包装”say_hello
decorated_hello = be_decorated(say_hello)
现在我们调用decorated_hello，看看会发生什么
decorated_hello()
```
运行上面的代码，你会看到这样的输出：
```
我是外套：在函数执行前说点啥...
你好呀！我是被包装的函数。
我是外套：函数执行后也说点啥...
```
你看，`say_hello` 函数本身并没有改变，它的内容还是那个简单的 `print("你好呀！我是被包装的函数。")`。但是，当它被 `be_decorated` 包装后，再调用 `decorated_hello` 时，我们添加的那些“附加功能”（打印消息）就自动执行了。
这个 `wrapper` 函数就是我们的“包装器”，它包裹了原来的 `func_to_decorate`。
2. 装饰器的“魔法语法”： `@` 符号
上面那种手动传递函数的方式虽然能说明白原理，但实在是不够简洁。Python为了让这个过程更方便，提供了 `@` 这个神奇的符号。
你可以直接在定义函数的那一行，加上 `@` 加上你的装饰器函数名，就像这样：
```python
def be_decorated(func_to_decorate):
def wrapper():
print("我是外套：在函数执行前说点啥...")
func_to_decorate()
print("我是外套：函数执行后也说点啥...")
return wrapper
@be_decorated 看，这就是魔法！
def say_hello():
print("你好呀！我是被包装的函数。")
现在直接调用say_hello就可以了！
say_hello()
```
当你写下 `@be_decorated` 时，Python会自动帮你做一件事情：它会把 `say_hello` 函数本身（不是它执行的结果，而是函数对象本身）传递给 `be_decorated` 函数，并且把 `be_decorated` 返回的 新函数 重新赋值给 `say_hello` 这个名字。
所以，写了 `@be_decorated` 之后，`say_hello()` 的效果就等同于我们之前写的 `decorated_hello()` 了。是不是很方便？
3. 让装饰器处理带有参数的函数
刚才我们玩的都是不带参数的函数。如果你的原函数有参数怎么办？比如我们最开始那个计算和的函数：
```python
def add(a, b):
return a + b
```
如果我们的装饰器 `wrapper` 函数内部直接调用 `func_to_decorate()`，就会出错，因为它不知道 `a` 和 `b` 是什么。
我们需要修改一下 `wrapper` 函数，让它能接受任意数量的参数，并且将这些参数原封不动地传递给被包装的函数。在Python里，我们可以使用 `args` 和 `kwargs` 来做到这一点。
`args` 可以收集所有的位置参数，形成一个元组。
`kwargs` 可以收集所有的关键字参数，形成一个字典。
```python
def add_time_decorator(func): 名字可以更具体点
def wrapper(args, kwargs): 接受任意参数
import time
start_time = time.time()
使用 args 和 kwargs 把参数传给原函数
result = func(args, kwargs)
end_time = time.time()
print(f"这个函数执行了 {end_time start_time:.4f} 秒")
return result
return wrapper
@add_time_decorator
def calculate_sum(a, b):
time.sleep(0.5) 模拟一下耗时操作
return a + b
@add_time_decorator
def greet(name, greeting="你好"):
time.sleep(0.3)
return f"{greeting}, {name}!"
print(calculate_sum(10, 20))
print(greet("小明"))
print(greet("Alice", greeting="Hi"))
```
运行这段代码，你就会看到计算结果的同时，还会输出函数的执行时间：
```
这个函数执行了 0.5005 秒
30
这个函数执行了 0.3003 秒
你好, 小明!
这个函数执行了 0.3003 秒
Hi, Alice!
```
你看，`wrapper(args, kwargs)` 这几行代码就是关键。它让我们的装饰器变得通用，可以包装任何参数数量和类型的函数。
4. 装饰器可以叠加使用！
更酷的是，你可以在一个函数上面堆叠多个装饰器。Python会从 下往上 的顺序依次应用这些装饰器。
```python
def first_decorator(func):
def wrapper(args, kwargs):
print(" 第一个装饰器：开始 ")
result = func(args, kwargs)
print(" 第一个装饰器：结束 ")
return result
return wrapper
def second_decorator(func):
def wrapper(args, kwargs):
print("+++ 第二个装饰器：开始 +++")
result = func(args, kwargs)
print("+++ 第二个装饰器：结束 +++")
return result
return wrapper
@first_decorator 下面的
@second_decorator 最上面的
def do_something():
print("我是核心业务逻辑！")
do_something()
```
输出结果会是这样的：
```
第一个装饰器：开始
+++ 第二个装饰器：开始 +++
我是核心业务逻辑！
+++ 第二个装饰器：结束 +++
第一个装饰器：结束
```
看到顺序了吗？`second_decorator` 在上面，所以它先执行了它的“开始”部分，然后调用了它包装的函数（也就是被 `first_decorator` 包装过的那个），接着 `first_decorator` 再执行它的“结束”部分，最后才是 `second_decorator` 的“结束”部分。
装饰器的常见应用场景
装饰器可不仅仅是为了好玩，它们在实际开发中非常有用，比如：
性能分析和日志记录： 就像我们上面做的，记录函数执行时间，或者记录函数被调用的次数、传入的参数等等。
访问控制和权限验证： 比如，只有登录的用户才能访问某个函数。
缓存： 如果一个函数的计算结果很耗时，但输入相同的情况下结果也相同，就可以用装饰器把结果缓存起来，下次直接返回缓存。
参数校验： 在函数执行前检查传入的参数是否符合要求。
框架开发： 很多Web框架（比如Flask, Django）都大量使用装饰器来实现路由、中间件等功能。
总结一下：
装饰器就像一个“函数工厂”，它生产出的是“增强版”的函数。你可以把它看作是一个语法糖，它让我们可以用一种非常简洁、优雅的方式来为函数添加功能，而不会破坏原函数的结构。
记住这几个关键点：
1. 装饰器本身也是一个函数。
2. 它接收一个函数作为参数。
3. 它返回一个新的函数（通常是对原函数进行包装）。
4. `@` 符号是使用装饰器的便捷方式。
5. `args` 和 `kwargs` 是让装饰器支持任意参数的关键。
希望这个解释能让你对Python装饰器有一个更清晰、更生动的理解！下次你看到 `@` 符号的时候，就知道它背后是多么强大的魔法了！
想象一下，你辛辛苦苦写了一个非常实用的函数，它能完成某项任务，比如计算两个数的和。好，现在你觉得这个函数挺不错的，但是你想给它增加点“附加功能”，比如每次调用这个函数之前，都先打印一条“嘿，我要开始算数啦！”的消息，或者在函数执行完毕后，记录一下用了多长时间。
你可以怎么做呢？最直接的想法是，在你的函数里面加入这些代码，就像这样：
```python
def add(a, b):
print("嘿，我要开始算数啦！") 加进来的
result = a + b
print("算完啦！用了多长时间...") 加进来的
return result
```
这当然能实现你的想法，但问题是，如果你的项目里有很多类似的函数，每一个你都要这样手动修改，是不是有点儿麻烦？而且，万一哪天你想把这些“附加功能”拿掉，或者换成别的附加功能，还得一个个去改函数内部的代码，这样会让你的代码变得很臃肿，也不利于维护。
这时候，Python的“装饰器”就闪亮登场了！
装饰器：给函数穿上“魔法外套”
你可以把装饰器理解成一个函数，它专门用来“包装”另一个函数，给它添加一些额外的功能，而不用直接修改那个被包装的函数的内部代码。 就像给你的函数穿上了一件好看又实用的“外套”，这件外套会自动在你调用原函数的时候发挥作用。
听起来有点玄乎？别急，我们一步一步来。
1. 先来个最简单的“包装函数”
我们先不提“装饰器”这个词，就说一个普通的函数，它可以接受另一个函数作为参数，然后返回一个新的函数。
```python
def be_decorated(func_to_decorate):
这里是我们要添加的“附加功能”
def wrapper():
print("我是外套：在函数执行前说点啥...")
执行被包装的函数
func_to_decorate()
print("我是外套：函数执行后也说点啥...")
返回这个包装后的新函数
return wrapper
定义一个我们要包装的函数
def say_hello():
print("你好呀！我是被包装的函数。")
用我们的be_decorated函数来“包装”say_hello
decorated_hello = be_decorated(say_hello)
现在我们调用decorated_hello，看看会发生什么
decorated_hello()
```
运行上面的代码，你会看到这样的输出：
```
我是外套：在函数执行前说点啥...
你好呀！我是被包装的函数。
我是外套：函数执行后也说点啥...
```
你看，`say_hello` 函数本身并没有改变，它的内容还是那个简单的 `print("你好呀！我是被包装的函数。")`。但是，当它被 `be_decorated` 包装后，再调用 `decorated_hello` 时，我们添加的那些“附加功能”（打印消息）就自动执行了。
这个 `wrapper` 函数就是我们的“包装器”，它包裹了原来的 `func_to_decorate`。
2. 装饰器的“魔法语法”： `@` 符号
上面那种手动传递函数的方式虽然能说明白原理，但实在是不够简洁。Python为了让这个过程更方便，提供了 `@` 这个神奇的符号。
你可以直接在定义函数的那一行，加上 `@` 加上你的装饰器函数名，就像这样：
```python
def be_decorated(func_to_decorate):
def wrapper():
print("我是外套：在函数执行前说点啥...")
func_to_decorate()
print("我是外套：函数执行后也说点啥...")
return wrapper
@be_decorated 看，这就是魔法！
def say_hello():
print("你好呀！我是被包装的函数。")
现在直接调用say_hello就可以了！
say_hello()
```
当你写下 `@be_decorated` 时，Python会自动帮你做一件事情：它会把 `say_hello` 函数本身（不是它执行的结果，而是函数对象本身）传递给 `be_decorated` 函数，并且把 `be_decorated` 返回的 新函数 重新赋值给 `say_hello` 这个名字。
所以，写了 `@be_decorated` 之后，`say_hello()` 的效果就等同于我们之前写的 `decorated_hello()` 了。是不是很方便？
3. 让装饰器处理带有参数的函数
刚才我们玩的都是不带参数的函数。如果你的原函数有参数怎么办？比如我们最开始那个计算和的函数：
```python
def add(a, b):
return a + b
```
如果我们的装饰器 `wrapper` 函数内部直接调用 `func_to_decorate()`，就会出错，因为它不知道 `a` 和 `b` 是什么。
我们需要修改一下 `wrapper` 函数，让它能接受任意数量的参数，并且将这些参数原封不动地传递给被包装的函数。在Python里，我们可以使用 `args` 和 `kwargs` 来做到这一点。
`args` 可以收集所有的位置参数，形成一个元组。
`kwargs` 可以收集所有的关键字参数，形成一个字典。
```python
def add_time_decorator(func): 名字可以更具体点
def wrapper(args, kwargs): 接受任意参数
import time
start_time = time.time()
使用 args 和 kwargs 把参数传给原函数
result = func(args, kwargs)
end_time = time.time()
print(f"这个函数执行了 {end_time start_time:.4f} 秒")
return result
return wrapper
@add_time_decorator
def calculate_sum(a, b):
time.sleep(0.5) 模拟一下耗时操作
return a + b
@add_time_decorator
def greet(name, greeting="你好"):
time.sleep(0.3)
return f"{greeting}, {name}!"
print(calculate_sum(10, 20))
print(greet("小明"))
print(greet("Alice", greeting="Hi"))
```
运行这段代码，你就会看到计算结果的同时，还会输出函数的执行时间：
```
这个函数执行了 0.5005 秒
30
这个函数执行了 0.3003 秒
你好, 小明!
这个函数执行了 0.3003 秒
Hi, Alice!
```
你看，`wrapper(args, kwargs)` 这几行代码就是关键。它让我们的装饰器变得通用，可以包装任何参数数量和类型的函数。
4. 装饰器可以叠加使用！
更酷的是，你可以在一个函数上面堆叠多个装饰器。Python会从 下往上 的顺序依次应用这些装饰器。
```python
def first_decorator(func):
def wrapper(args, kwargs):
print(" 第一个装饰器：开始 ")
result = func(args, kwargs)
print(" 第一个装饰器：结束 ")
return result
return wrapper
def second_decorator(func):
def wrapper(args, kwargs):
print("+++ 第二个装饰器：开始 +++")
result = func(args, kwargs)
print("+++ 第二个装饰器：结束 +++")
return result
return wrapper
@first_decorator 下面的
@second_decorator 最上面的
def do_something():
print("我是核心业务逻辑！")
do_something()
```
输出结果会是这样的：
```
第一个装饰器：开始
+++ 第二个装饰器：开始 +++
我是核心业务逻辑！
+++ 第二个装饰器：结束 +++
第一个装饰器：结束
```
看到顺序了吗？`second_decorator` 在上面，所以它先执行了它的“开始”部分，然后调用了它包装的函数（也就是被 `first_decorator` 包装过的那个），接着 `first_decorator` 再执行它的“结束”部分，最后才是 `second_decorator` 的“结束”部分。
装饰器的常见应用场景
装饰器可不仅仅是为了好玩，它们在实际开发中非常有用，比如：
性能分析和日志记录： 就像我们上面做的，记录函数执行时间，或者记录函数被调用的次数、传入的参数等等。
访问控制和权限验证： 比如，只有登录的用户才能访问某个函数。
缓存： 如果一个函数的计算结果很耗时，但输入相同的情况下结果也相同，就可以用装饰器把结果缓存起来，下次直接返回缓存。
参数校验： 在函数执行前检查传入的参数是否符合要求。
框架开发： 很多Web框架（比如Flask, Django）都大量使用装饰器来实现路由、中间件等功能。
总结一下：
装饰器就像一个“函数工厂”，它生产出的是“增强版”的函数。你可以把它看作是一个语法糖，它让我们可以用一种非常简洁、优雅的方式来为函数添加功能，而不会破坏原函数的结构。
记住这几个关键点：
1. 装饰器本身也是一个函数。
2. 它接收一个函数作为参数。
3. 它返回一个新的函数（通常是对原函数进行包装）。
4. `@` 符号是使用装饰器的便捷方式。
5. `args` 和 `kwargs` 是让装饰器支持任意参数的关键。
希望这个解释能让你对Python装饰器有一个更清晰、更生动的理解！下次你看到 `@` 符号的时候，就知道它背后是多么强大的魔法了！
网友意见
装饰器，在官网文档上的解释很简单粗暴。所以让人感觉难以理解。
一、定义
我这里给一个定义。解释不官方，是我的理解。
装饰器实现一种功能，然后这种功能作用在被调用的函数上，可以避免在不同的函数上编写相同的内容。
是不是感觉和函数调用函数有点类似？因为本质上装饰器就是这么一个操作。
装饰器是语法糖，也就是不增加功能，只是提供了另一种写法。
二、案例
某人说过。世上本没有装饰器，只是提的需求多了，才有了装饰器。
我们就看看，一个简单的功能，在什么样的要求下，才一步一步变成装饰器的。
既然叫装饰器，我们就用“装饰”函数的案例讲解。
比如我们有两个函数，分别计算输入项目相加的和、以及相乘的积。
什么样子的需求才会让这么一个简单的项目逐渐改变到需要使用装饰器的呢？
第一步：
def add_func(*args): #计算和 return sum(args) def mul_func(*args): #计算积 result = 1 for i in args: result*=i return result # 使用方式 add_func(1,5,6,9) mul_func(1,5,6,9) 问题：我们发现函数会计算结果，但是如果不使用print()，除了交互式运行，你不知道结果是什么。
那么，你就想着既要print，又要return结果。你就可能会将函数改成下面的情况。
第二步：
修改函数，增加输出“正在计算”、“计算结果”等字样。
def add_func(*args): print("正在计算") print("计算的结果是",sum(args)) return sum(args) def mul_func(*args): print("正在计算") result = 1 for i in args: result*=i print("计算的结果是",result) return result add_func(1,5,6,9) mul_func(1,5,6,9) 问题：如果我们的函数很多，就需要修改很多地方，那么我们就可能将相同部分放到一个函数中。
实现的时候，就用函数调用函数去实现。
第三步：
我们这里定义了一个decorator_func函数，我们成为“装饰函数”。之前的函数，成为“业务函数”。
def decorator_func(func,*args): #用于装饰的函数 print("正在计算") print("计算的结果是",func(*args)) #func(*args)调用业务函数 def add_func(*args): #业务函数1，计算和 return sum(args) def mul_func(*args): #业务函数2，计算积 result = 1 for i in args: result*=i return result # 使用方式 decorator_func(add_func,1,5,6,9) #用decorator_func调用add_func函数 decorator_func(mul_func,1,5,6,9) #用decorator_func调用mul_func函数 问题：虽然即装饰了函数，又解决了业务函数过多，而需要大量修改的情况。但是我们仍不满意。
decorator_func()既然是一个装饰函数而不是业务函数，我们更关心的是业务函数。
decorator_func(add_func,1,5,6,9)这种实现形式，我们还需要反复提到，decorator_func()。我们想要的就是add_func(1,5,6,9)就实现之前所有的需求。
第四步：
第三步中的需求，我们很快想要增加下面的内容。
add_func = decorator_func(add_func) mul_func = decorator_func(mul_func) add_func 覆盖掉原本的函数代码，变成装饰函数调用业务函数的代码。
但是为了让参数对应，我们需要修改装饰函数。def decorator_func(func,*args)改成def decorator_func(func)。但是*args的内容又不能丢掉。
所以，你经常看到装饰函数有一个内部函数 inner()，它的作用，是为了承接多余的参数。
修改：
def decorator_func(func): def inner(*args): #定义内部函数inner，让它去承接多余的参数。 print("正在计算") result = func(*args) print("计算的结果是",result) return result return inner #业务函数部分不变。 def add_func(*args): return sum(args) def mul_func(*args): result = 1 for i in args: result*=i return result #让业务函数名指向 装饰函数调用业务函数。 add_func = decorator_func(add_func) mul_func = decorator_func(mul_func) #使用方式 add_func(1,5,6,9) mul_func(1,5,6,9) 实际上，这里我们已经完成所有内容了。
在不修改业务函数的情况下，add_func(1,5,6,9)调用形式也没有变，就实现了对它的输出结果进行“装饰”的效果。
问题：装饰器写法怎么写呢？
第五步：
这里是最简单的，如图。
是不是很简单？
看到这里，你应该已经理解官方文档上，那句很简单粗暴的总结。
正因为文档上没有讲解装饰器从何演变而来，所以才对我们的理解造成了影响。
总结
装饰器：就是指明用什么函数去装饰某个函数。本质上就是函数调用函数。
只不过我们调用的时候，可以直接使用原本的函数名，而不需要使用装饰函数名。
有了这么一个理解，再去看别人装饰器在类和函数中的例子，就容易理解了。
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