functools.wraps用于修复装饰后函数的元信息，避免__name__、__doc__等属性丢失；不加会导致help()显示wrapper、函数名变为'wrapper'、签名获取失败及框架注册异常。
functools.wraps 用来修复被装饰函数的元信息
不加 functools.wraps，装饰器会“吃掉”原函数的 __name__、__doc__、__module__ 等属性，导致调试、文档生成、IDE跳转等功能异常。它不是让装饰器“生效”，而是让装饰后的函数看起来还是原来的函数。
不加 wraps 会发生什么
典型表现是：help() 显示的是内层闭包函数（比如 wrapper）的信息，而不是被装饰的函数；func.__name__ 变成 'wrapper'；用 inspect.signature() 获取参数签名失败；某些框架（如 Flask、Click）依赖函数名做路由或命令注册，会出错。
- 错误现象示例：
def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return wrapper <p>@my_decorator def say_hello(name: str) -> str: """Say hello to someone.""" return f"Hello, {name}"</p><p>print(say_hello.<strong>name</strong>) # 输出：wrapper（不是 say_hello） print(say_hello.<strong>doc</strong>) # 输出：None（不是 "Say hello to someone."）
加 wraps 的标准写法
functools.wraps 接收原始函数作为参数，返回一个修饰器，用于装饰内部的 wrapper 函数。它本质是批量复制 __name__、__doc__、__annotations__、__module__ 等关键属性。
- 必须用在
wrapper函数定义上方，不能漏掉括号：@functools.wraps(func) - 不能写成
@functools.wraps（不带括号），否则报TypeError: wraps() missing 1 required argument - 如果装饰器本身带参数（即三层嵌套），
wraps仍作用于最内层的wrapper
import functools
<p>def my_decorator(func):
@functools.wraps(func) # ← 关键一行
def wrapper(*args, *<em>kwargs):
print("Before call")
result = func(</em>args, **kwargs)
print("After call")
return result
return wrapper</p><p>@my_decorator
def say_hello(name: str) -> str:
"""Say hello to someone."""
return f"Hello, {name}"</p><p>print(say_hello.<strong>name</strong>) # 输出：say_hello
print(say_hello.<strong>doc</strong>) # 输出："Say hello to someone."
print(say_hello.<strong>annotations</strong>) # 输出：{'name': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>}为什么 wraps 不是自动做的
Python 装饰器机制本身只是语法糖（@dec 等价于 f = dec(f)），语言不干涉你返回什么对象。functools.wraps 是一种约定俗成的“礼貌行为”，但不是强制规范。有些场景反而要故意隐藏原函数信息（比如权限拦截器不想暴露真实接口名），这时候就不该用 wraps。
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容易忽略的一点：如果装饰器中修改了 __annotations__ 或动态加了 __dict__ 属性，wraps 不会同步这些改动——它只复制默认的可读元信息。需要额外处理时得手动赋值。
