带参数的装饰器是返回装饰器的函数，需三层嵌套：外层接收参数，中间层接收函数，内层执行逻辑并调用原函数。如logger(level)可控制日志级别，配合functools.wraps保留函数元信息；retry(max_attempts)示例展示异常重试机制，结构清晰且实用。
带参数的装饰器其实是一个返回装饰器的函数。也就是说，它外层多了一层函数包装，用来接收参数。
基本结构说明
要写一个带参数的装饰器，你需要三层嵌套函数：
最外层函数：接收装饰器的参数中间层函数：接收被装饰的函数最内层函数：实际执行逻辑，可以调用原函数并添加额外行为
示例：一个记录日志级别的装饰器
比如你想控制打印日志的级别（info、warning等）：
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def logger(level): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"[{level.upper()}] 正在执行 {func.__name__}") return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator# 使用@logger("info")def say_hello(name): print(f"Hello, {name}!")say_hello("Alice")
输出：
[INFO] 正在执行 say_helloHello, Alice!
使用 functools.wraps 保留原函数信息
为了不丢失原函数的元数据（如 __name__、__doc__），建议加上 functools.wraps：
from functools import wrapsdef logger(level): def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print(f"[{level.upper()}] 正在执行 {func.__name__}") return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator@logger("debug")def test(): """测试函数""" print("running test")print(test.__name__) # 输出: test（没被wrapper覆盖）print(test.__doc__) # 输出: 测试函数
支持多种参数的实用例子
比如限制函数重试次数的装饰器：
def retry(max_attempts=3): def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): for i in range(max_attempts): try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: print(f"第 {i+1} 次尝试失败: {e}") if i == max_attempts - 1: raise return wrapper return decorator@retry(max_attempts=2)def may_fail(): import random if random.random() < 0.8: raise ConnectionError("网络错误") print("成功！")# 可能重试一次后成功may_fail()
基本上就这些。关键点是：带参数的装饰器 = 函数返回装饰器。结构清晰，层层嵌套，配合 wraps 更专业。
以上就是python带参数的装饰器怎么写？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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