1. 概述
在Python中，装饰器是非常有用的编程工具，可以用于添加功能，改变现有函数的行为等等。在一些情况下，我们可能需要使用多个装饰器来装饰一个函数，如何保证装饰器的执行顺序就变得很重要。在这篇文章中，我们将深入分析Python中多个装饰器的调用顺序。
2. 内部包裹函数的装饰器调用顺序
装饰器顺序的重要性在于多个装饰器可用于装饰类或函数。然而，我们不能简单地把它们的执行顺序当成写在代码中的声明顺序。具体而言，内部包裹函数的装饰器的执行顺序是从内到外的。为了更好地理解这一点，让我们来看看下面这个例子。
def first_decorator(func):
def wrapper():
print("first_decorator wrapper start")
func()
print("first_decorator wrapper end")
return wrapper
def second_decorator(func):
def wrapper():
print("second_decorator wrapper start")
func()
print("second_decorator wrapper end")
return wrapper
@first_decorator
@second_decorator
def decorated():
print("Decorated")
decorated()
上面的代码定义了两个装饰器函数，分别是first_decorator和second_decorator。然后我们用@语法将decorated函数依次装饰了起来。运行这段代码后，我们会发现输出日志的顺序是先second_decorator的包裹函数，再是first_decorator的包裹函数。也就是说，第一个装饰器其实是最后执行的。
2.1 为什么调用顺序会这样？
在装饰器嵌套的情况下，Python会从里到外依次调用装饰器。当多个装饰器共同作用于一个函数时，它们会嵌套在一起，其中最内层的装饰器首先执行，然后是紧随其后的装饰器，以此类推，直到最外面的装饰器执行完毕。这种行为也被称为“装饰器链”。
为了进一步理解这一点，看一下下面这个例子。
def first_decorator(func):
print("first_decorator start")
def wrapper():
print("first_decorator wrapper start")
func()
print("first_decorator wrapper end")
print("first_decorator end")
return wrapper
def second_decorator(func):
print("second_decorator start")
def wrapper():
print("second_decorator wrapper start")
func()
print("second_decorator wrapper end")
print("second_decorator end")
return wrapper
@first_decorator
@second_decorator
def decorated():
print("Decorated")
decorated()
运行上述代码，并观察输出日志。我们可以得到以下输出结果。
输出：
second_decorator start
first_decorator start
first_decorator end
second_decorator end
first_decorator wrapper start
second_decorator wrapper start
Decorated
second_decorator wrapper end
first_decorator wrapper end
这里我们可以看到，装饰器的调用顺序与它们在代码中的声明顺序是相反的。这是因为，Python会先调用最内层的装饰器，也就是最后一个装饰器，以此类推。所以，当有多个装饰器存在时，我们应该注意它们的执行顺序，以便得到正确的结果。
3. 外部装饰函数的装饰器调用顺序
假设我们的装饰器本身也是一个带有参数的函数。在这种情况下，Python会首先调用外层函数，传递给它所有的参数。然后，在执行过程中，返回一个由参数调用的内部装饰器。在调用内部装饰器时，Python会遵循嵌套装饰器的规则。让我们看下面的例子，它演示了两个装饰器的情况。
def outer_decorator(arg):
print(f"outer_decorator got arg {arg}")
def inner_decorator(func):
print("inner_decorator start")
def wrapper():
print("inner_decorator wrapper start")
func()
print("inner_decorator wrapper end")
print("inner_decorator end")
return wrapper
return inner_decorator
@outer_decorator("abc")
def decorated():
print("Decorated")
decorated()
运行上述代码，我们可以得到以下输出结果。
outer_decorator got arg abc
inner_decorator start
inner_decorator end
inner_decorator wrapper start
Decorated
inner_decorator wrapper end
我们可以看到，调用顺序是外到内，与上一部分的情形正好相反。
4. 带参数的装饰器
在实际开发中，我们有时会使用带参数的装饰器来添加更多的自定义逻辑。这个时候，Python的装饰器执行顺序就变得更为复杂了。因此，为了解决这个问题，Python提供了一种既简单又有效的方式，即使用functools库中的wraps装饰器。
现在，让我们看看这个例子。
from functools import wraps
def parametrized_decorator_with_functools(arg):
print(f"parametrized_decorator_with_functools got arg {arg}")
def inner_decorator(func):
print("parametrized_decorator_with_functools start")
@wraps(func)
def wrapper():
print("parametrized_decorator_with_functools wrapper start")
func()
print("parametrized_decorator_with_functools wrapper end")
print("parametrized_decorator_with_functools end")
return wrapper
return inner_decorator
@parametrized_decorator_with_functools("abc")
def decorated():
print("Decorated")
decorated()
运行上述代码，我们可以得到以下输出结果。
parametrized_decorator_with_functools got arg abc
parametrized_decorator_with_functools start
parametrized_decorator_with_functools end
parametrized_decorator_with_functools wrapper start
Decorated
parametrized_decorator_with_functools wrapper end
在这个例子中，我们添加了一个新的装饰器，即wraps。这个装饰器的作用是将装饰器函数的名称、文档字符串和其他重要元数据绑定到外部包裹函数上。它的用法非常简单，只需在函数声明中使用@wraps装饰器即可。
4.1 functools.wraps的作用是什么？
当我们定义一个带有参数的装饰器时，我们的代码不再是一个简单的函数传递到另一个函数中。相反，它需要向内部函数中传递一些额外的元信息。但是，在这些信息的传递过程中，Python会覆盖掉原始函数的__name__、__doc__和__module__属性。这些属性中的每一个都被认为是特殊的，因为它们可以帮助我们对函数进行自我描述。但是，当我们使用简单而不带任何元信息的包裹函数时，这些信息会丢失。这时，我们就需要使用functools.wraps装饰器来保留这些特殊属性。
5. 总结
在这篇文章中，我们了解了Python中多个装饰器的调用顺序问题。我们看到，在Python中多个装饰器的调用顺序取决于它们的位置和嵌套关系。在定义装饰器时，我们应该牢记这些规则来正确地安排装饰器的顺序。此外，为了确保使用了带参数的装饰器的正确性，我们还应该使用functools.wraps来保存函数元信息。希望这篇文章对您有所帮助，加深对Python函数装饰器的理解。