带参装饰器是返回装饰器的函数，通过三层函数嵌套实现：最外层接收参数，中间层接收被装饰函数，内层执行扩展逻辑。示例中@repeat(3)使say_hello调用时打印三次"Hello!"，利用functools.wraps可保留原函数名称和文档字符串。实际应用如@log_if('debug')可根据级别控制日志输出，提升代码灵活性与复用性。
带参数的装饰器其实是一个返回装饰器的函数，它在 Python 中非常实用，尤其当你想根据不同的参数控制装饰器的行为时。理解它的关键在于：它多了一层函数嵌套。
1. 带参装饰器的基本结构
一个带参数的装饰器通常包含三层函数：
- 最外层函数：接收装饰器的参数
- 中间层函数：接收被装饰的函数
- 最内层函数：实际执行逻辑，可调用原函数并扩展行为
示例代码：
def repeat(times):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(times):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@repeat(3)
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
输出会打印三次 "Hello!"。这里 repeat(3) 返回的是真正的装饰器 decorator，然后它再装饰 say_hello 函数。
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2. 使用 functools.wraps 保留原函数信息
如果不做处理，被装饰的函数名字和文档会变成 wrapper 的。为了保持原函数的元信息，推荐使用 functools.wraps：
from functools import wrapsdef repeat(times): def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, *kwargs): for _ in range(times): result = func(args, **kwargs) return result return wrapper return decorator
@repeat(2) def greet(name): """打招呼函数""" print(f"Hi, {name}")
print(greet.name) # 输出: greet（而不是 wrapper） print(greet.doc) # 输出: 打招呼函数
3. 实际应用场景举例：日志级别控制
比如你想写一个装饰器，根据传入的级别决定是否打印日志：
def log_if(level):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == 'debug':
print(f"[DEBUG] 调用函数: {func.__name__}")
elif level == 'info':
print(f"[INFO] 正在执行 {func.__name__}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@log_if('debug')
def process_data():
print("处理数据中...")
process_data()
这样你可以灵活控制不同函数的日志输出行为。
总结一下：Python 中带参装饰器本质是“返回装饰器的函数”，通过三层嵌套实现。合理使用能极大提升代码复用性和灵活性。基本上就这些。
