深入理解Python装饰器链式调用（从零开始掌握函数装饰器的叠加使用技巧）

什么是Python装饰器？

简单来说，Python装饰器是一种特殊函数，它可以“包装”另一个函数，在不修改原函数代码的前提下，为其添加额外的功能。比如日志记录、性能计时、权限验证等。

一个最基本的装饰器长这样：

def my_decorator(func):    def wrapper():        print("函数执行前...")        func()        print("函数执行后...")    return wrapper@my_decoratordef say_hello():    print("Hello!")say_hello()

运行结果会是：

函数执行前...Hello!函数执行后...

什么是装饰器链式调用？

装饰器链式调用指的是在一个函数上同时使用多个装饰器。Python会按照从下到上的顺序依次应用这些装饰器（注意：书写顺序是从上到下，但执行顺序是从最靠近函数的那个开始向外包裹）。

例如：

def bold(func):    def wrapper():        return f"<b>{func()}</b>"    return wrapperdef italic(func):    def wrapper():        return f"<i>{func()}</i>"    return wrapper@bold@italicdef greet():    return "你好，世界！"print(greet())

输出结果为：

<b><i>你好，世界！</i></b>

这里，@italic 先被应用，然后 @bold 再包裹 @italic 的结果。因此最终效果是先斜体再加粗。

链式调用的执行顺序详解

记住这个口诀：“近函数者先执行”。也就是说，离函数定义最近的装饰器最先被调用。

上面的例子等价于：

greet = bold(italic(greet))

这有助于理解装饰器是如何一层层“包裹”原始函数的。

实战：构建一个带日志和计时的链式装饰器

下面是一个更实用的例子，结合了日志记录和执行时间统计：

import timeimport functoolsdef log_calls(func):    @functools.wraps(func)    def wrapper(*args, **kwargs):        print(f"[LOG] 调用函数: {func.__name__}")        result = func(*args, **kwargs)        print(f"[LOG] 函数 {func.__name__} 执行完毕")        return result    return wrapperdef timer(func):    @functools.wraps(func)    def wrapper(*args, **kwargs):        start = time.time()        result = func(*args, **kwargs)        end = time.time()        print(f"[TIMER] {func.__name__} 耗时: {end - start:.4f} 秒")        return result    return wrapper@log_calls@timerdef calculate_sum(n):    total = 0    for i in range(n):        total += i    return totalresult = calculate_sum(1000000)print(f"结果: {result}")

输出可能如下（具体时间因机器而异）：

[LOG] 调用函数: calculate_sum[TIMER] calculate_sum 耗时: 0.0452 秒[LOG] 函数 calculate_sum 执行完毕结果: 499999500000

注意：我们使用了 functools.wraps 来保留原函数的元信息（如函数名），这是编写高质量装饰器的最佳实践。

常见误区与注意事项

• 装饰器的执行顺序容易搞反——记住：**从下往上包裹，从上往下书写**。
• 不要忘记处理函数的参数（使用 *args, **kwargs）。
• 多个装饰器之间可能会有依赖关系，设计时要考虑清楚逻辑顺序。
• 使用 @functools.wraps 避免元数据丢失，这对调试和文档生成非常重要。

总结

Python装饰器链式调用是提升代码复用性和可读性的利器。通过本教程，你已经掌握了如何定义多个装饰器、如何正确叠加使用它们，以及在实际项目中如何构建实用的组合功能。无论是做Web开发、自动化脚本还是数据分析，这项技能都能让你的Python语法教程学习之路更加顺畅。

现在，就去尝试在你的项目中使用函数装饰器吧！你会发现，代码不仅更简洁，而且更具扩展性。

掌握装饰器，就是掌握Python的优雅之道。