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Python装饰器本质是用新函数替换原函数对象，定义时立即执行赋值操作；需用functools.wraps显式继承元信息，多层装饰器按@顺序嵌套替换。

Python 装饰器的本质，就是用一个新函数替换原函数对象，同时保留原函数的名称、文档字符串等元信息（需显式处理）。它不是语法糖的幻觉，而是一次明确的赋值操作：把被装饰函数传给装饰器，再用返回值覆盖原函数名所指向的对象。

装饰器执行时机：定义时即完成替换

装饰器在函数定义后立即执行，不是调用时才生效。@decorator 写在 def 上方，等价于 func = decorator(func) —— 这行赋值在模块加载时就完成了。

例如：

def my_decorator(f):
    print("装饰器运行了")
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return f(*args, **kwargs) + 1
    return wrapper
@my_decorator
def add(x):
return x + 1

运行这段代码，会立刻打印“装饰器运行了”，说明替换动作发生在 add 函数创建完成的那一刻，而非调用 add() 时。

被替换的是函数对象，不是函数体

Python 中函数是对象，变量名只是引用。装饰器改变的是引用目标，原函数体仍存在内存中（只要还有其他引用），但通过原名已无法直接访问。

• add 现在指向 wrapper，不再是原始的函数对象
• 若想保留原始函数，可在装饰器内显式保存，如 wrapper.__wrapped__ = f
• inspect.getsource(add) 可能报错或返回 wrapper 的源码，而非原始函数体

名字和元信息不会自动继承

直接替换后，wrapper.__name__ 是 "wrapper"，不是 "add"；wrapper.__doc__ 为空，不继承原函数的文档字符串。这是初学者常踩的坑。

解决方式有两种：

• 手动复制：wrapper.__name__ = f.__name__、wrapper.__doc__ = f.__doc__
• 更推荐用 functools.wraps(f)：它是一个装饰器工厂，自动完成所有元信息同步

from functools import wraps
def my_decorator(f):
@wraps(f)  # 关键：让 wrapper 继承 f 的 name、doc 等
def wrapper(*args, *kwargs):
return f(args, **kwargs) + 1
return wrapper

多层装饰器 = 嵌套函数替换

@dec1
@dec2
def f(): ...

等价于 f = dec1(dec2(f))，即先用 dec2 替换 f，再用 dec1 替换 dec2(f) 的返回值。最外层装饰器最先执行，但包裹逻辑是最里层函数最先运行。

• dec2 先被调用，返回 inner2
• dec1 接收 inner2 作为参数，返回 inner1
• 最终 f 指向 inner1，调用时执行顺序：inner1 → inner2 → 原函数