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# Python装饰器原理与购物车日志实战

一、装饰器的核心原理

装饰器本质是一个接收函数、返回新函数的函数，利用了Python的三个特性：

• 函数是对象：函数可以被赋值给变量、作为参数传递
• 嵌套函数与闭包：内层函数可以记住外层函数的变量
• 语法糖 @：@decorator 等价于 func = decorator(func)

二、基础结构

```python

import functools

def log_time(func):

@functools.wraps(func) # 保留原函数的名称和文档

def wrapper(*args, **kwargs): # 兼容任意参数

from datetime import datetime

print(f"[{datetime.now()}] 调用 {func.__name__}")

return func(*args, **kwargs) # 执行原函数

return wrapper

```

三、应用到你的购物车类

```python

class ShoppingCart:

def __init__(self):

self.items = {}

@log_time

def add_to_cart(self, product_id, quantity):

self.items[product_id] = \

self.items.get(product_id, 0) + quantity

return self.items

cart = ShoppingCart()

cart.add_to_cart("A001", 2)

# 输出示例：[2025-01-01 10:00:00.123456] 调用 add_to_cart

```

四、关键点说明

• @log_time 放在方法上方：实例方法也能用，因为 wrapper(*args) 中的 args 首个元素就是 self
• functools.wraps 必加：否则原函数的 __name__、__doc__ 会变成 wrapper
• *args, kwargs**：让装饰器通用于任何签名的函数

五、进阶建议

• 想记录参数和返回值：在 wrapper 里打印 args、kwargs 和 func 的返回结果
• 想让日志可配置（如开关、格式）：用“带参数的装饰器”（三层嵌套函数）
• 生产环境建议用标准库 logging 模块替代 print，便于控制日志级别和输出位置

一句话总结：装饰器 = 不修改原函数代码，在调用前后插入额外逻辑的“包装层”。