1.6 装饰器入门

装饰器 = 包裹函数的函数

def 装饰器名(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 前置逻辑
        result = func(*args, **kwargs)
        # 后置逻辑
        return result
    return wrapper

@装饰器名
def 业务函数():
    ...

推理场景里装饰器用来干嘛

计时：算一次推理耗时
日志：记录请求入参、响应、调用方
异常兜底：捕获所有异常，返回统一错误结构
鉴权：检查 API key

理解它的关键是两步

@装饰器名 等价于 业务函数 = 装饰器名(业务函数)
wrapper 把原函数包了一层，前后可以塞逻辑

示范

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"[{func.__name__}] took {(time.time()-start)*1000:.1f}ms")
        return result
    return wrapper

@timer
def fake_infer(prompt):
    time.sleep(0.05)
    return f"[fake] {prompt}"

print(fake_infer("hello"))

✍️ 练习

写一个装饰器 log_call，打印被装饰函数的：

函数名（用 func.__name__）
传入的关键字参数（注意：是 kwargs）

形如：[log_call] name=xxx kwargs={'k': 'v'}

然后用它装饰一个函数 infer(prompt, **opts)，函数体随便返回个字典。

💡 思路提示

点开看提示

wrapper(*args, **kwargs)：一并接收位置和关键字参数
func.__name__ 是函数对象自带的属性，保存函数名
你只用 kwargs，所以打印 kwargs 即可

✅ 参考解法

写不出来再打开

def log_call(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[log_call] name={func.__name__} kwargs={kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log_call
def infer(prompt, **opts):
    return {"prompt": prompt, "opts": opts, "output": "[fake]"}

print(infer("hi", temperature=0.0, max_tokens=64))

🔍 进阶思考

现在 wrapper 签名丢失了原函数的元信息（函数名、文档字符串）。functools.wraps(func) 可以保留。

import functools

def log_call(func):
    @functools.wraps(func)        # ← 加这一行
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[log_call] name={func.__name__} kwargs={kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

看懂基础版再看这一段。