你为生产代码添加一个计时装饰器，希望被装饰函数的名称、注解和

关键解析

1. 选项 A 的正确性

• functools.wraps的作用通过装饰器语法@functools.wraps(func)应用于包装函数（wrapper），它会自动将原函数func的__name__、__doc__、__annotations__等元信息复制到包装函数中。示例：

  def timer(func):
      @functools.wraps(func)  # 关键步骤
      def wrapper(*args, **kwargs):
          # 计时逻辑...
          return func(*args, **kwargs)
      return wrapper

  此时timer装饰的函数会保留原函数的名称、文档和注解。

2. 其他选项的缺陷

• 选项 B（手工赋值）手动设置wrapper.__name__ = func.__name__等属性虽然可行，但需完整复制所有元信息（如__annotations__、__module__），代码冗余且易遗漏，维护成本高。
• 选项 C（functools.partial）partial用于固定函数参数生成新函数，与元信息保留无关。例如partial(func, a=1)会创建新函数，但不会继承原函数的元信息。
• 选项 D（叠加lru_cache）lru_cache是缓存装饰器，与元信息保留无关。叠加使用可能导致缓存逻辑干扰计时功能，且无法解决元信息丢失问题。

生产级实践建议

1. 必须使用@wraps(func)在装饰器内部对包装函数应用@wraps(func)，确保调试、日志、文档生成等场景中函数身份一致性。
2. 多层装饰器的叠加若存在多层装饰器，需每一层均使用@wraps，否则最外层装饰器会覆盖内层元信息。示例：

   @decorator1  # 需包含 @wraps
   @decorator2  # 需包含 @wraps
   def my_func(): ...

3. 进阶场景扩展
   • 异步函数支持：对async def装饰时，需使用@functools.wraps(func)保持协程特性。
   • 自定义属性保留：通过functools.WRAPPER_ASSIGNMENTS扩展需复制的属性列表。

总结