装饰器本质是高阶函数：接收函数为参数并返回新函数；不带参装饰器为两层闭包，带参则需三层嵌套实现“装饰器工厂”；functools.wraps用于保留原函数元信息。
装饰器本质是高阶函数
Python装饰器不是语法糖的魔术，而是高阶函数的自然应用：它接收一个函数作为参数，返回一个新的函数（或可调用对象）。关键在于，被装饰的函数本身被传入装饰器，装饰器对其增强后返回替代品，原函数名随后指向这个新函数。
最简装饰器长这样
不带参数的装饰器就是一个接受函数、返回函数的闭包：
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("调用前")
result = func(*args, **kwargs)
print("调用后")
return result
return wrapper
使用时：
@my_decorator
def say_hello():
print("hello")
等价于 say_hello = my_decorator(say_hello) —— 这就是高阶函数调用的直接体现。
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带参数的装饰器需多嵌套一层
当装饰器需要接收配置参数（如 @retry(times=3)），实际结构是“装饰器工厂”：
- 最外层函数接收装饰器参数，返回真正的装饰器（即高阶函数）
- 中间层才是接收被装饰函数的高阶函数
- 最内层是执行逻辑的 wrapper
这种三层嵌套正是为了满足 @decorator(arg) 语法要求：Python 先执行 decorator(arg) 得到一个可调用对象，再把它作用于目标函数。
functools.wraps 解决元信息丢失问题
直接返回 wrapper 会导致被装饰函数的 __name__、__doc__ 等变成 wrapper 的信息。这是因为 wrapper 是新函数，与原函数无关。
解决方法是在 wrapper 上加 @functools.wraps(func)，它会自动将原函数的元信息复制到 wrapper 上。本质上，wraps 是一个预设了 __wrapped__ 属性的装饰器，让调试和反射更可靠。
