带状态的装饰器是能保存和访问内部变量的装饰器，常用类或闭包实现：类方式通过__call__和实例属性管理状态，支持多实例隔离与扩展；闭包方式用nonlocal修改外层变量，适合轻量单状态场景；参数化装饰器推荐类实现，如限流器；需用functools.wraps保留原函数元信息，避免全局变量共享状态。
带状态的装饰器是指在装饰过程中能保存和访问内部变量的装饰器，比如统计调用次数、缓存上次结果、限制调用频率等。核心思路是让装饰器本身是一个类，或返回一个闭包，其中包含可变的状态变量。
用类实现带状态的装饰器
类是最清晰、最易扩展的方式。通过实现 __call__ 方法，让实例可调用；状态（如计数器）作为实例属性保存。
例如，实现一个统计函数调用次数的装饰器：
class CallCounter:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.count = 0
def __call__(self, *args, **kwargs):
self.count += 1
print(f"{self.func.__name__} 已被调用 {self.count} 次")
return self.func(*args, **kwargs)@CallCounter
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
使用时：
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greet("Alice") # 输出：greet 已被调用 1 次
greet("Bob") # 输出：greet 已被调用 2 次
print(greet.count) # 输出：2
用闭包实现带状态的装饰器
闭包方式利用嵌套函数+ nonlocal 声明来修改外层变量。适合轻量、单状态场景。
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同样实现调用计数：
def call_counter(func):
count = 0
def wrapper(*args, **kwargs):
nonlocal count
count += 1
print(f"{func.__name__} 已被调用 {count} 次")
return func(*args, **kwargs)
wrapper.count = lambda: count # 提供访问接口（可选）
return wrapper
@call_counter
def say_hi():
return "Hi!"
注意：闭包中的 count 是不可直接赋值修改的（除非用 nonlocal），且无法像类那样自然支持多个独立实例。
支持参数的带状态装饰器（类方式更推荐）
如果需要初始化状态（比如设定最大调用次数），类方式更直观：
class RateLimiter:
def __init__(self, max_calls=3):
self.max_calls = max_calls
self.calls = 0
def __call__(self, func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if self.calls >= self.max_calls:
raise RuntimeError(f"超出调用上限 {self.max_calls}")
self.calls += 1
print(f"第 {self.calls} 次调用")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper使用
@RateLimiter(max_calls=2)
def do_work():
return "done"
这种写法中，@RateLimiter(...) 先构造实例，再用该实例装饰函数，状态随实例隔离，不同装饰器互不影响。
