装饰器本质是函数调用链的语法糖，即@decorator等价于func = decorator(func)，要求装饰器返回可调用对象，多层装饰器执行顺序自下而上、包装顺序自上而下。
装饰器本质是函数调用链的语法糖
Python 装饰器不是魔法，它只是把 @decorator 写法自动转成 func = decorator(func)。关键在于：被装饰函数会被当作参数传给装饰器，而装饰器必须返回一个可调用对象（通常是新函数）。如果返回非可调用对象，后续调用会直接报 TypeError: 'NoneType' object is not callable。
- 装饰器本身可以是普通函数，也可以是类（需实现
__call__） -
@decorator必须出现在函数定义的正上方，且紧邻，中间不能有空行或注释 - 多个装饰器叠加时，执行顺序是自下而上（即离函数定义最近的先执行），但包装顺序是自上而下
带参数的装饰器必须嵌套三层函数
当你看到 @retry(max_attempts=3) 这种写法，说明这不是装饰器本身，而是「装饰器工厂」——它返回真正的装饰器。这类结构强制要求三层嵌套：外层接收装饰器参数，中层接收被装饰函数，内层是实际执行逻辑。
def retry(max_attempts=3):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for i in range(max_attempts):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
if i == max_attempts - 1:
raise
return None
return wrapper
return decorator- 漏掉任意一层（比如只写两层），会导致
TypeError: decorator() missing 1 required positional argument: 'func' - 常见误操作：在最外层直接写
func(*args, **kwargs)，这会让装饰器立即执行，而不是延迟到函数调用时 - 使用
functools.wraps(func)包裹内层wrapper，否则被装饰函数的__name__、__doc__会变成wrapper的信息
类装饰器更适合管理状态和复用逻辑
当需要在多次调用间共享状态（如计数、缓存、连接池），类装饰器比闭包更清晰。它的核心是实现 __init__（接收被装饰函数）和 __call__（替代原函数行为）。
class CountCalls:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.count = 0
def __call__(self, *args, **kwargs):
self.count += 1
print(f"{self.func.__name__} has been called {self.count} times")
return self.func(*args, **kwargs)@CountCalls
def say_hello():
return "hello"
- 类装饰器无法直接用
@functools.wraps，需手动复制元数据（如self.__name__ = func.__name__）或继承functools.update_wrapper - 若类中定义了
__get__方法，它还能支持方法装饰（即用于类内def），否则对实例方法会出错：缺少self参数 - 类装饰器实例是单例，同一装饰器作用于多个函数时，它们共享该实例的状态（除非你在
__init__中为每个函数单独建状态容器）
调试装饰器时最容易忽略的栈帧污染
装饰器会改变原始函数的调用栈，导致 traceback 显示的是 wrapper 而非真实函数名，给排查问题带来干扰。尤其在日志、监控、性能分析工具中，这种「假栈帧」会让定位变慢。
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- 用
import inspect; inspect.stack()查看当前调用栈，确认是否有多余的wrapper层 - 生产环境建议统一用
functools.wraps，不只是为了__name__，它还会同步__annotations__和__dict__ - 异步函数（
async def）不能直接用同步装饰器包装，否则会报RuntimeWarning: coroutine 'wrapper' was never awaited；必须写专门的async def wrapper并用await func()
真正难的不是写出能跑的装饰器，而是让它的行为在元编程层面保持透明、可测、可维护。多数线上 bug 都藏在装饰器对异常传播、上下文变量、协程生命周期的隐式修改里。
