基础：函数装饰器的表现方式
假如你已经定义了一个函数funcA()，在准备定义函数funcB()的时候，如果写成下面的格式：
@funcA
def funcB():...表示用函数funcA()装饰函数funcB()。当然，也可以认为是funcA包装函数funcB。它等价于：
def funcB():...
funcB = funcA(funcB)也就是说，将函数funcB作为函数funcA的参数，funcA会重新返回另一个可调用的对象(比如函数)并赋值给funcB。
所以，funcA要想作为函数装饰器，需要接收函数作为参数，并且返回另一个可调用对象(如函数)。例如：
def funcA(F):
...
...
return Callable注意，函数装饰器返回的可调用对象并不一定是原始的函数F，可以是任意其它可调用对象，比如另一个函数。但最终，这个返回的可调用对象都会被赋值给被装饰的函数变量(上例中的funcB)。
函数可以同时被多个装饰器装饰：
@decorator1
@decorator2
def func():...当调用被装饰后的funcB时，将自动将funcB进行装饰，并调用装饰后的对象。所以，下面是等价的调用方式：
funcB() # 调用装饰后的funcB
funcA(funcB)()了解完函数装饰器的表现后，大概也能猜到了，装饰器函数可以用来扩展、增强另外一个函数。实际上，内置函数中staticmethod()、classmethod()和property()都是装饰器函数，可以用来装饰其它函数，在后面会学到它们的用法。
两个简单的例子
例如，函数f()返回一些字符串，现在要将它的返回结果转换为大写字母。可以定义一个函数装饰器来增强函数f()。
def toupper(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result.upper()
return wrapper
@toupper
def f(x: str): # 等价于f = toupper(f)
return x
res = f("abcd")
print(res)上面toupper()装饰f()后，调用f("abcd")的时候，等价于执行toupper(f)("abcd")，参数"abcd"传递给装饰器中的wrapper()中的*args，在wrapper中又执行了f("abcd")，使得原本属于f()的整个过程都完整了，最后返回result.upper()，这部分是对函数f()的扩展部分。
注意，上面的封装函数wrapper()中使用了*args **kwargs，是为了确保任意参数的函数都能正确执行下去。
再比如要计算一个函数autodown()的执行时长，可以额外定义一个函数装饰器timecount()。
import time
# 函数装饰器
def timecount(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(func.__name__, end - start)
return result
return wrapper
# 装饰函数
@timecount
def autodown(n: int):
while n > 0:
n -= 1
# 调用被装饰的函数
autodown(100000)
autodown(1000000)
autodown(10000000)执行结果：
autodown 0.004986763000488281
autodown 0.05684685707092285
autodown 0.5336081981658936上面wrapper()中的return是多余的，是因为这里装饰的autodown()函数自身没有返回值。但却不应该省略这个return，因为timecount()可以去装饰其它可能有返回值的函数。
@functools.wraps
前面的装饰器代码逻辑上没有什么问题，但是却存在隐藏的问题：函数的元数据信息丢了。比如doc、注解等。
比如下面的代码：
@timecount
def autodown(n: int):
''' some docs '''
while n > 0:
n -= 1
print(autodown.__name__)
print(autodown.__doc__)
print(autodown.__annotations__)执行结果为：
wrapper
None
{}所以，必须要将被装饰函数的元数据保留下来。可以使用functools模块中的wraps()装饰一下装饰器中的wrapper()函数。如下：
import time
from functools import wraps
def timecount(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(func.__name__, end - start)
return result
return wrapper现在，再去查看autodown函数的元数据信息，将会得到被保留下来的内容：
autodown
some doc
{'n': <class 'int'>}解除装饰
函数被装饰后，如何再去访问未被装饰状态下的这个函数？@wraps还有一个重要的特性，可以通过被装饰对象的__wrapped__属性来直接访问被装饰对象。例如：
autodown.__wrapped__(1000000)
new_autodown = autodown.__wrapped__
new_autodown(1000000)上面的调用不会去调用装饰后的函数，所以不会输出执行时长。
注意，如果函数被多个装饰器装饰，那么通过__wrapped__，将只会解除第一个装饰过程。例如：
@decorator1
@decorator2
@decorator3
def f():...当访问f.__wrapped__()的时候，只有decorator1被解除，剩余的所有装饰器仍然有效。注意，python 3.3之前是略过所有装饰器。
下面是一个多装饰的示例:
from functools import wraps
def decorator1(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("in decorator1")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def decorator2(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("in decorator2")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def decorator3(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("in decorator3")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@decorator1
@decorator2
@decorator3
def addNum(x, y):
return x+y返回结果：
in decorator1
in decorator2
in decorator3
5
in decorator2
in decorator3
5如果不使用functools的@wraps的__wrapped__，想要手动去引用原始函数，需要做的工作可能会非常多。所以，如有需要，直接使用__wrapped__去调用未被装饰的函数比较好。
另外，并不是所有装饰器中都使用了@wraps。
带参数的函数装饰器
函数装饰器也是可以带上参数的。
@decorator(x,y,z)
def func():...它等价于：
func = decorator(x,y,z)(func)它并不是"天生"就这样等价的，而是根据编码规范编写装饰器的时候，通常会这样。其实带参数的函数装饰器写起来有点绕：先定义一个带有参数的外层函数，它是外在的函数装饰器，这个函数内包含了真正的装饰器函数，而这个内部的函数装饰器的内部又包含了被装饰的函数封装。也就是函数嵌套了一次又一次。
所以，结构大概是这样的：
def out_decorator(some_args):
...SOME CODE...
def real_decorator(func):
...SOME CODE...
def wrapper(*args, **kwargs):
...SOME CODE WITH func...
return wrapper
return real_decorator
# 等价于func = out_decorator(some_args)(func)
@out_decorator(some_args)
def func():... 下面是一个简单的例子：
from functools import wraps
def out_decorator(x, y, z):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(x)
print(y)
print(z)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@out_decorator("xx", "yy", "zz")
def addNum(x, y):
return x+y
print(addNum(2, 3))参数随意的装饰器
根据前面介绍的两种情况，装饰器可以带参数、不带参数，所以有两种装饰的方式，要么是下面的(1)，要么是下面的(2)。
@decorator # (1)
@decorator(x,y,z) # (2)所以，根据不同的装饰方式，需要编写是否带参数的不同装饰器。
但是现在想要编写一个将上面两种参数方式统一起来的装饰器。
可能第一想法是让装饰器参数默认化：
def out_decorator(arg1=X, arg2=Y...):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
...
return wrapper
return decorator现在可以用下面两种方式来装饰：
@out_decorator()
@out_decorator(arg1,arg2)虽然上面两种装饰方式会正确进行，但这并非合理做法，因为下面这种最通用的装饰方式会错误：
@out_decorator为了解决这个问题，回顾下前面装饰器是如何等价的：
# 等价于 func = decorator(func)
@decorator
def func():...
# 等价于 func = out_decorator(x, y, z)(func)
@out_decorator(x, y, z)
def func():...上面第二种方式中，out_decorator(x,y,z)才是真正返回的内部装饰器。所以，可以修改下装饰器的编写方式，将func也作为out_decorator()的其中一个参数：
from functools import wraps,partial
def decorator(func=None, arg1=X, arg2=Y):
# 如果func为None，说明触发的带参装饰器
# 直接返回partial()封装后的装饰器函数
if func is None:
decorator_new = partial(decorator, arg1=arg1, arg2=arg2)
return decorator_new
#return partial(decorator, arg1=arg1, arg2=arg2)
# 下面是装饰器的完整装饰内容
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
...
return wrapper上面使用了functools模块中的partial()函数，如果不知道这个函数，参考partial()用法说明。
现在，可以统一下面3种装饰方式：
@decorator()
@decorator(arg1=x,arg2=y)
@decorator前两种装饰方式，等价的调用方式是decorator()(func)和decorator(arg1=x,arg2=y)(func)，它们的func都为None，所以都会通过partial()返回通常的装饰方式@decorator所等价的形式。
需要注意的是，因为上面的参数结构中包含了func=None作为第一个参数，所以带参数装饰时，必须使用keyword格式来传递参数，不能使用位置参数。
下面是一个简单的示例：
from functools import wraps, partial
def decorator(func=None, x=1, y=2, z=3):
if func is None:
return partial(decorator, x=x, y=y, z=z)
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print("x: ", x)
print("y: ", y)
print("z: ", z)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper下面3种装饰方式都可以：
@decorator
def addNum(a, b):
return a + b
print(addNum(2, 3))
print("=" * 40)
@decorator()
def addNum(a, b):
return a + b
print(addNum(2, 3))
print("=" * 40)
# 必须使用关键字参数进行装饰
@decorator(x="xx", y="yy", z="zz")
def addNum(a, b):
return a + b
print(addNum(2, 3))返回结果：
x: 1
y: 2
z: 3
5
====================
x: 1
y: 2
z: 3
5
====================
x: xx
y: yy
z: zz
5原文地址：https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/10198247.html