掌握Python装饰器带参数（深入浅出带参装饰器用法与实战）

实现带参数的装饰器

要实现一个带参数的装饰器，我们需要三层嵌套函数：

• 最外层：接收装饰器参数
• 中间层：接收被装饰的函数
• 最内层：执行原函数并添加额外逻辑

示例1：简单的带参装饰器

def repeat(times):    def decorator(func):        def wrapper(*args, **kwargs):            for _ in range(times):                result = func(*args, **kwargs)            return result        return wrapper    return decorator# 使用装饰器@repeat(3)def say_hello():    print("Hello!")say_hello()# 输出：# Hello!# Hello!# Hello!

在这个例子中，repeat 是一个带参数的装饰器工厂函数。调用 @repeat(3) 时，首先执行 repeat(3) 返回真正的装饰器 decorator，然后用这个装饰器去包装 say_hello 函数。

示例2：带多个参数的日志装饰器

import functoolsimport timedef log_execution(level="INFO", prefix="[LOG]"):    def decorator(func):        @functools.wraps(func)  # 保留原函数元信息        def wrapper(*args, **kwargs):            start = time.time()            print(f"{prefix} {level}: Calling {func.__name__}")            result = func(*args, **kwargs)            end = time.time()            print(f"{prefix} {level}: {func.__name__} finished in {end - start:.4f}s")            return result        return wrapper    return decorator@log_execution(level="DEBUG", prefix="[MYAPP]")def calculate_sum(n):    return sum(range(n))result = calculate_sum(1000000)# 输出类似：# [MYAPP] DEBUG: Calling calculate_sum# [MYAPP] DEBUG: calculate_sum finished in 0.0421s

注意这里使用了 @functools.wraps(func)，这是为了保留被装饰函数的原始名称、文档字符串等元信息，避免调试时出现混淆。

常见误区与注意事项

• 不要忘记最外层函数返回的是装饰器函数（中间层），而不是直接返回 wrapper
• 使用 functools.wraps 保持函数元数据
• 参数校验应在最外层进行，避免运行时错误
• 理解装饰器调用顺序：先传参，再装饰函数

总结

通过本文，我们详细讲解了Python装饰器带参数的实现原理和使用方法。这种函数装饰器技术是 Python 高级编程的重要组成部分，能极大提升代码的可读性和复用性。掌握它，你就能写出更优雅、更灵活的 Python 程序！

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