Python装饰器支持链式使用，执行顺序从下到上，即离函数定义最近的最先执行，等价于A(B(func))；每层应职责单一，如认证、缓存、计时等，并确保正确透传返回值。
Python装饰器可以链式使用，实现功能的逐层增强。多个装饰器按从下到上的顺序生效（即离函数定义最近的装饰器最先执行），每层负责单一职责，组合后形成清晰、可复用的行为扩展。
装饰器链的执行顺序
链式装饰器的书写顺序与实际执行顺序相反：写在最上方的装饰器最后执行，写在最下方的最先执行。这类似于函数嵌套调用：@A 包裹 @B 包裹原函数，等价于 A(B(func))。
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写法示例：
@log_time
@require_auth
@cache_result
def get_user(user_id): ... -
实际调用链：
log_time(require_auth(cache_result(get_user)))
→ 先查缓存 → 再校验权限 → 最后计时输出
各层职责应保持单一
每个装饰器聚焦一个横切关注点，避免混杂逻辑。比如认证、日志、缓存、参数校验、重试机制等，各自独立开发和测试，再按需组装。
- 认证装饰器：只处理用户身份检查，验证失败直接抛异常或返回401
- 缓存装饰器：只负责键生成、读写Redis/Memory，不关心业务逻辑是否合法
- 计时装饰器：只记录开始/结束时间并打印，不修改返回值结构
注意装饰器内部的返回值传递
链中任一装饰器若未正确返回原函数调用结果（如忘记 return func(...)），会导致后续装饰器收不到返回值，甚至中断整个链。
- 常见错误：在权限校验装饰器中只做检查却没
return func(*args, **kwargs) - 正确做法：所有中间装饰器必须确保“透传”调用结果，除非明确要拦截（如鉴权失败）
- 调试建议：可在每个装饰器内加
print(f"[{name}] → {result}")观察数据流
支持带参装饰器的链式组合
带参数的装饰器（如 @retry(max_times=3)）本身返回一个真正的装饰器，仍可参与链式调用，只需确保调用语法正确。
- 写法：
@retry(max_times=2)
@timeout(seconds=5)
def fetch_data(): ... - 本质：
retry(...)先执行，返回一个装饰器，再作用于timeout下方的函数 - 注意：参数装饰器必须是三层嵌套结构（外层接收参数，中层接收函数，内层接收调用参数）
