Python 装饰器到底解决了什么问题？

很多人学装饰器只记住了 @ 语法糖，却说不清它解决什么痛点。

本质：装饰器是一个「接收函数、返回函数」的高阶函数，用来给已有函数无侵入地加功能——日志、计时、鉴权、缓存都属此类。

import time, functools

def timer(fn):
    @functools.wraps(fn)          # 保留原函数的名字/文档
    def wrap(*a, **k):
        t = time.time()
        r = fn(*a, **k)
        print(f"{fn.__name__} 耗时 {time.time()-t:.3f}s")
        return r
    return wrap

@timer
def work():
    time.sleep(0.1)

几个关键点：
1. 一定要用 functools.wraps，否则被装饰函数的 __name__、__doc__ 会丢失，出 bug 时堆栈很难看。
2. 带参装饰器就是「三层嵌套」：def deco(arg): def deco2(fn): ...，外层收参数、内层收函数。
3. 类也能当装饰器（实现 __call__），适合需要保存状态的场景，比如限流计数器。

我论坛里发的「接口限流中间件」那帖就是用装饰器思路做的，可以对照看。

原来 wraps 这么重要，之前一直没加，debug 时函数名全乱了。

类装饰器那块能再展开讲讲吗？想看限流计数器的实现。