Pythonのデコレータの使い方入門: 関数を変更せず機能を拡張する

2025年9月5日2025年11月30日

Python

既存の関数の中身を変えずにログや計測、権限チェックなどを後付けしたい時、Pythonのデコレータが強力に役立ちます。

デコレータは関数やメソッドの周りに共通処理を挟む仕組みで、関心の分離と再利用性の向上を同時に実現します。

この記事では、初心者が段階的に理解できるよう、基本から応用、注意点まで丁寧に解説します。

関連記事：関数の基本(def): 書き方と基本的な使い方
関連記事：関数の戻り値を理解する(return/None/複数返す)

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デコレータの基本(初心者向け): 関数を変更せず機能を拡張

デコレータとは？仕組みとメリット

デコレータとは、関数(やクラス)を引数に受け取り、別の関数(やクラス)を返す関数のことです。

適用された関数は、ラッパー関数で包まれ、呼び出し前後に共通処理を挟めます。

これにより、元の関数を改変せずにログ、計測、リトライ、権限チェックなどの機能を横断的に追加できます。

重複コードの削減とテスト容易性の向上が主なメリットです。

@記法と適用タイミング

デコレータは@decorator_nameという記法で関数定義の直前に付けます。

適用は定義時(=モジュールのインポート時)に行われ、関数オブジェクトがデコレータに渡され、decorated = decorator(original)のように置き換えられます。

副作用を持つデコレータは、インポート時にも実行される点に注意します。

関連記事：別ファイルの関数をimportして使う方法まとめ
関数とモジュール: if name == “main”: とは？

最小のデコレータ例(前後でログ)

最小限の前後ログを出すデコレータを示します。

まずは概念理解のためfunctools.wrapsなしで示し、その後で改善します。

Python

# 最小のデコレータ例: 呼び出し前後にメッセージを表示
def simple_logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[simple_logger] before: {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"[simple_logger] after:  {func.__name__}")
        return result
    return wrapper

@simple_logger
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

# 実行
greet("Alice")

実行結果

[simple_logger] before: greet
Hello, Alice!
[simple_logger] after:  greet

関連記事：print()の使い方と基本の表示サンプル集
decorator — Python 3.13.7 ドキュメント

関数は第1級オブジェクトとクロージャ

Pythonでは関数は第1級オブジェクトであり、変数に代入したり引数や戻り値として扱えます。

また、クロージャにより外側スコープの値をラッパー関数が捕捉し続けます。

これがデコレータの根幹を支えています。

Python

# 関数を引数・戻り値に使いつつ、クロージャで状態を保持する例
def call_counter(func):
    count = 0  # wrapper が捕捉する外側変数(自由変数)

    def wrapper(*args, **kwargs):
        nonlocal count  # 外側の count を更新する
        count += 1
        print(f"[call_counter] called {count} time(s)")
        return func(*args, **kwargs)

    return wrapper

@call_counter
def add(a, b):
    return a + b

print(add(1, 2))
print(add(10, 20))

実行結果

[call_counter] called 1 time(s)
3
[call_counter] called 2 time(s)
30

関連記事：ラムダ式とは？map/filter/sortedで使う実例集
関数を定義する — Python 3.13.7 ドキュメント

ラッパー関数と戻り値の流れ

ラッパー関数はfuncの呼び出し結果を必ず返却する必要があります。

戻り値を返し忘れるとNoneが返ってしまうため、注意が必要です。

Python

def return_flow_logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("[return_flow_logger] before")
        value = func(*args, **kwargs)  # 元関数の戻り値
        print("[return_flow_logger] after")
        return value  # 忘れずに返す
    return wrapper

@return_flow_logger
def mul(a, b):
    return a * b

print(mul(6, 7))

実行結果

[return_flow_logger] before
[return_flow_logger] after
42

関連記事：Noneとは？意味と使い方をやさしく解説

複数デコレータの適用順

デコレータを積み重ねると、適用は下から上、実行は上から下になります。

Python

def deco_a(func):
    def w(*a, **k):
        print("A: before")
        r = func(*a, **k)
        print("A: after")
        return r
    return w

def deco_b(func):
    def w(*a, **k):
        print("B: before")
        r = func(*a, **k)
        print("B: after")
        return r
    return w

@deco_a   # 2番目に適用される(実行時は外側)
@deco_b   # 1番目に適用される(実行時は内側)
def work():
    print("working...")

work()

実行結果

A: before
B: before
working...
B: after
A: after

関連記事：ジェネレータの基本と使い方: 遅延評価で省メモリ処理

Pythonデコレータの使い方: 基本パターン

引数と戻り値をそのまま渡す

元関数のインターフェースを変えないことが基本です。

Python

def passthrough(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # そのまま渡すだけ
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@passthrough
def square(x):
    return x * x

print(square(5))

実行結果

関連記事：引数とは？位置引数とキーワード引数の基本と使い方

可変長引数(*args, **kwargs)の扱い

デコレータでは*argsと**kwargsで引数を丸ごと受け渡すのが安全です。

Python

def show_args(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"args={args}, kwargs={kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@show_args
def demo(a, b, c=0, **extra):
    return a + b + c + sum(extra.values())

print(demo(1, 2, c=3, d=4, e=5))

実行結果

args=(1, 2), kwargs={'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
15

関連記事： * と ** で広がるアンパッキング便利ワザ15選

functools.wrapsで関数情報を保持

デコレータは元関数の__name__や__doc__を失いがちです。

functools.wrapsを使ってメタデータをコピーします。

Python

import functools

def with_wraps(func):
    @functools.wraps(func)  # ここが重要
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@with_wraps
def target(x):
    """ドキュメント文字列"""
    return x

print(target.__name__)
print(target.__doc__)

実行結果

target
ドキュメント文字列

functools — 高階関数と呼び出し可能オブジェクトの操作 — Python 3.13.7 ドキュメント

例外を共通処理するデコレータ

例外をログに記録し、必要なら再送出します。

握りつぶしはバグを隠すため原則避けます。

Python

import functools
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def handle_exceptions(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        except ValueError as e:
            logging.exception("ValueError occurred")
            raise  # 必要に応じて再送出
    return wrapper

@handle_exceptions
def might_fail(x):
    if x < 0:
        raise ValueError("x must be non-negative")
    return x

try:
    print(might_fail(-1))
except ValueError:
    print("caught!")

実行結果

ERROR:root:ValueError occurred
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: x must be non-negative
caught!

関連記事：print()デバッグは卒業！loggingの基本設定と使い方
関連記事：例外(Exception)入門: 実行時エラーの正しい理解
logging — Python 用のログ記録手段 — Python 3.13.7 ドキュメント

実行時間を計測するデコレータ

time.perf_counterで高精度計測します。

Python

import functools
import time

def timeit(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        finally:
            elapsed = (time.perf_counter() - start) * 1000
            print(f"[timeit] {func.__name__}: {elapsed:.2f} ms")
    return wrapper

@timeit
def slow_task(n):
    time.sleep(n)
    return "done"

print(slow_task(0.05))

実行結果

[timeit] slow_task: 50.?? ms
done

ログ・トレースを追加するデコレータ

引数と戻り値をトレースします。

機密情報には配慮します。

Python

import functools
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def trace(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info("→ %s args=%s kwargs=%s", func.__name__, args, kwargs)
        result = func(*args, **kwargs)
        logging.info("← %s result=%r", func.__name__, result)
        return result
    return wrapper

@trace
def concat(a, b, sep="-"):
    return f"{a}{sep}{b}"

print(concat("A", "B", sep=":"))

実行結果

INFO:root:→ concat args=('A', 'B') kwargs={'sep': ':'}
INFO:root:← concat result='A:B'
A:B

関連記事：f-stringで変数名と値を同時出力 f'{var=}’の使い方

権限チェック(認可)のデコレータ

簡易なロールチェックの例です。

実務ではフレームワークの仕組みに合わせます。

Python

import functools

def require_role(role_name):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(user, *args, **kwargs):
            # 第一引数 user の roles を想定
            if role_name not in getattr(user, "roles", set()):
                raise PermissionError(f"role '{role_name}' required")
            return func(user, *args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

class User:
    def __init__(self, name, roles):
        self.name = name
        self.roles = set(roles)

@require_role("admin")
def delete_post(user, post_id):
    return f"{post_id} deleted by {user.name}"

alice = User("Alice", ["admin"])
bob = User("Bob", [])

print(delete_post(alice, 123))
try:
    print(delete_post(bob, 123))
except PermissionError as e:
    print("denied:", e)

実行結果

123 deleted by Alice
denied: role 'admin' required

関連記事：raiseの使い方: 基本と実例

応用デコレータ: 引数付き・メソッド・クラス

引数付きデコレータの作り方

デコレータファクトリで外側にパラメータを受け取ります。

Python

import functools

def tag(prefix="*"):
    # ここがファクトリ: 引数を受け取る
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"{prefix} begin")
            r = func(*args, **kwargs)
            print(f"{prefix} end")
            return r
        return wrapper
    return tag  # ← ではなく、decorator を返すのが正解

# 注意: 上の return は decorator を返す必要がある
def tag(prefix="*"):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print(f"{prefix} begin")
            r = func(*args, **kwargs)
            print(f"{prefix} end")
            return r
        return wrapper
    return decorator

@tag(prefix=">>>")
def hello():
    print("hello")

hello()

実行結果

>>> begin
hello
>>> end

関連記事：関数の基本(def) と戻り値の理解
関数定義についてもう少し — Python 3.13.7 ドキュメント

オプション付きログ(レベルやメッセージ)

ログレベルを可変にします。

Python

import functools
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

def log(level=logging.INFO, msg="call"):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            logging.log(level, "%s: %s", msg, func.__name__)
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@log(level=logging.DEBUG, msg="start")
def compute(x, y):
    return x + y

print(compute(3, 4))

実行結果

DEBUG:root:start: compute
7

関連記事：loggingの基本設定と使い方

メソソッドへの適用とself/cls

インスタンスメソッドではself、クラスメソッドではclsが先頭引数になります。

デコレータ側は特別扱いは不要で、そのまま受け取ります。

Python

import functools

def show_bound(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("first arg type:", type(args[0]).__name__)  # self or cls
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

class Calc:
    @show_bound
    def add(self, a, b):
        return a + b

    @classmethod
    @show_bound
    def version(cls):
        return "1.0"

c = Calc()
print(c.add(2, 3))
print(Calc.version())

実行結果

first arg type: Calc
5
first arg type: type
1.0

関連記事：もう迷わない:@staticmethodと@classmethodの使い分け

組み込みデコレータ(@staticmethod/@classmethod/@property)

組み込みデコレータの役割と、他デコレータとの順序の基本を整理します。

@staticmethod: self不要な関数をメソッドとして束縛
@classmethod: 最初の引数にclsが渡る
@property: ゲッターをプロパティ化

順序は意味を変えるため注意が必要です。

一般に@propertyは最も内側(下)に置き、その外側に独自デコレータを重ねます。

Python

import functools

def uppercase(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs).upper()
    return wrapper

class User:
    def __init__(self, name):
        self._name = name

    @property           # 内側: ゲッター定義
    @uppercase          # 外側: 返り値を加工
    def name(self):
        return self._name

u = User("alice")
print(u.name)

実行結果

ALICE

関連記事： @property の使い方まとめ

クラスデコレータの基本

クラスを受け取り、修正または別のクラスを返します。

簡単な登録・属性追加の例です。

Python

REGISTRY = {}

def register(name):
    def decorator(cls):
        REGISTRY[name] = cls
        cls.registered_as = name  # 動的に属性追加
        return cls
    return decorator

@register("service")
class Service:
    pass

print(Service.registered_as)
print(REGISTRY["service"] is Service)

実行結果

service
True

関連記事：はじめてのクラス: class文の書き方

ベストプラクティスと注意点

デコレータの順序と副作用

複数デコレータは下から適用、上から実行です。

初期化処理や副作用があるデコレータを外側に置くか内側に置くかで挙動が変わります。

順序はテストで明示的に検証します。

関連記事：テスト容易性を上げる関数の書き方とNG例

import時に実行される点に注意

@decoは定義時に評価されます。

重い初期化や外部接続をデコレータ内で行うと、インポートだけで遅くなるため避けます。

必要なら遅延初期化(初回呼び出し時に実行)にします。

関連記事：関数を別ファイル化する方法(モジュール作成)

例外を握りつぶさない設計

デバッグや監視のためログは取りつつ、適切に再送出します。

bare except(例: except:)は避け、想定例外だけを捕捉します。

関連記事：try-exceptでエラーでも止まらない処理
8. エラーと例外 — Python 3.13.7 ドキュメント

型ヒント(Callable/TypeVar/ParamSpec)のコツ

ジェネリックに正しい型を保つにはParamSpecとTypeVarを使います。

これにより、デコレータが元関数の引数型と戻り値型をそのまま表現できます。

Python

from typing import Callable, TypeVar, ParamSpec
import functools

P = ParamSpec("P")
R = TypeVar("R")

def typed_decorator(func: Callable[P, R]) -> Callable[P, R]:
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> R:
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@typed_decorator
def f(x: int, y: str) -> float:
    return float(x + len(y))

print(f(3, "ab"))

実行結果

5.0

デコレータを一時無効化する手法

開発やデバッグで一時的に無効化したい場合があります。

Python

import functools
import os

ENABLE_TRACE = os.getenv("ENABLE_TRACE", "0") == "1"

def optional_trace(func):
    if not ENABLE_TRACE:
        return func  # 何もしない(パススルー)
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*a, **k):
        print("[trace]", func.__name__, a, k)
        return func(*a, **k)
    return wrapper

@optional_trace
def calc(a, b):
    return a + b

print(calc(1, 2))

実行結果

環境変数ENABLE_TRACE=1で有効化できます。

また、if DEBUG: decorator = identityのように差し替える方法も有効です。

関連記事：if文の基本と書き方

パフォーマンスと過度な抽象化を避ける

デコレータは呼び出しコストをわずかに増やします。

ホットパスに多段適用するとオーバーヘッドが顕著になる場合があります。

計測(timeit)して、必要ならデコレータの層を減らす、ロジックをまとめる、または@functools.lru_cacheなど計算量削減の施策を検討します。

以下は重ねがけのオーバーヘッドを観察する簡単な比較例です。

Python

import functools
import time

def noop(func):
    @functools.wraps(func)
    def w(*a, **k):
        return func(*a, **k)
    return w

@noop
@noop
@noop
def fast(x):
    return x + 1

start = time.perf_counter()
for _ in range(1_000_0):
    fast(1)
print("elapsed:", (time.perf_counter() - start) * 1000, "ms")

実行結果