装饰器是 Python 中一个强大且灵活的特性，允许用户在不修改原有函数或类定义的基础上，为其增加额外功能。

今天在尝试自定义 Python 装饰器的时候遇到了一个问题，因为以前一直是使用装饰器，基本没有自定义过装饰器，所以写了一个不是常见的写法（符合装饰器的语法，但是用法上是错误的）

一、Python 装饰器的简单介绍

装饰器本质上是一个可调用对象（通常是函数），它接受一个函数作为输入，并返回一个新的函数作为输出。这个新函数通常会在执行原始函数前后添加额外的操作，从而扩展或改变原始函数的行为。

Python 提供了简洁的语法糖来应用装饰器，即在函数定义之前使用 @my_decorator 的格式。例如：

@my_decorator
def my_function():
    pass

这里的 @my_decorator 实际上是一个语法糖，会将 my_function 传递给 my_decorator 函数，并将返回的结果重新绑定到 my_function 上。因此上诉调用等同于：

def my_function():
    pass

my_function = my_decorator(my_function)

这里需要强调一下，是将 my_function 传递给 @ 后面的整个部分，可以在看完文章之后再返回来理解一下这句话。

二、不带括号和带括号的 Python 装饰器

然后我就写了一个装饰器，不过我犯了一个错误，现在我把代码整理了一下贴了出来。第一种是通常的写法，第二种是我的写法，不过它的调用会有问题。不过这里目前可以看出区别就是一个不带括号，另一个带括号。

import time


def log1(func):
    def wrapper1():
        start = time.time()
        res = func()
        print("exec time: %.2f" % (time.time()-start))
        return res

    print("log1 wrapper1")
    return wrapper1


@log1
def func1():
    time.sleep(0.15)
    print("call func1")


def log2():
    def wrapper2(func):
        start = time.time()
        res = func()
        print("exec time: %.2f" % (time.time()-start))
        return res

    print("log2 wrapper2")
    return wrapper2


@log2()  # 不带括号会报错，提示不需要参数，但是接收到了一个参数
def func2():
    time.sleep(0.15)
    print("call func2")


if __name__ == '__main__':
    func1()

    # 如果不使用装饰器，那么：
    # func1 的调用方式等价于  func1 => log1(func1)，这还是一个函数
    # func2 的调用方式等价于 func2 => log2()(func2)，这不是一个函数，而是一个结果了

如果不使用装饰器语法，而是普通的 Python 代码的方式是这样的（结果同上）：

import time


def log1(func):
    def wrapper1():
        start = time.time()
        res = func()
        print("exec time: %.2f" % (time.time()-start))
        return res

    print("log1 wrapper1")
    return wrapper1


def func1():
    time.sleep(0.15)
    print("call func1")


def log2():
    def wrapper2(func):
        start = time.time()
        res = func()
        print("exec time: %.2f" % (time.time()-start))
        return res

    print("log2 wrapper2")
    return wrapper2


def func2():
    time.sleep(0.15)
    print("call func2")


if __name__ == '__main__':
    func1 = log1(func1)
    func1()

    log2()(func2)

对于装饰器用法的代码，虽然没有调用 func2()，但是它就会直接执行，而且调用 func2() 会报错。

@log2()  # 不带括号会报错，提示不需要参数，但是接收到了一个参数
def func2():
    time.sleep(0.15)
    print("call func2")

不过这个错误反而提醒了我，装饰器的原理应该是：在程序运行时，会将被装饰的函数作为参数传递给装饰器，也就是 @ 后的整个部分。

因此对于 @log1 来说，这就相当于：func1 = log1(func1)，所以之后执行 func1 就是被装饰后的函数了（可以观察到打印输出的语句）。函数是直接传到了装饰器内部，这样比较容易理解。

对于 @log2() 来说，这就相当于：log2()(func2)，函数是传到了 log2() 返回的函数中了（这里是 wrapper2），这样它的结果就不是一个函数了（非 callable），而是一个具体的值了（这里的结果为 None）。如果我使用 @log2，那么就是把函数传到 log2 中，但是这个函数是无参数的，如果给它传递参数就会报错了。参数是传递给它返回的函数中，所以装饰器需要加上括号调用，即 @log2()。不过这里的写法犯了一个错误，因此导致了导致了它直接执行了，因为它返回的不是一个函数，而是它的执行结果了。所以，解决的方式就是在内部再嵌套一层函数，修改之后的代码如下：

def log2():
    def wrapper2(func):
        def wrapper3():
            start = time.time()
            res = func()
            print("exec time: %.2f" % (time.time()-start))
            return res

        return wrapper3

    print("log2 wrapper2")
    return wrapper2


@log2()
def func2():
    time.sleep(0.15)
    print("call func2")


if __name__ == '__main__':
    func2()
    # 等价于 func2 = log2()(func2) 这里它还是一个函数（可调用），而不是一个返回值了（）

我认为这里最大的问题就是这个装饰器的语法糖实在是太便利的，这样对于使用是非常方便的，但是凡事有好处就有坏处，它反而不利于我们对它的理解了。特别是，我之前有过 Java 的注解使用和学习经验。如果只是简单的使用确实不需要理解它是怎么工作的，但是对于想要深入理解的同学来说，还是需要去了解背后的运行机制。这里要把握的一点就是：在运行时，会将被装饰的函数作为参数传递给 @ 后面这整个部分，如果不带括号就是直接作为参数传输传入，然后返回一个新的函数。如果带括号，就是传递给它的返回值（内层函数，所以内层函数还要再嵌套才行，不然就是直接执行函数了）。所以即使被装饰的函数在内层，它的执行也是没有问题的，但你要明白这个过程！