感谢@ blacknight的评论，考虑到

def foo():
    def wrapper(func):
        @functools.wraps(func)
        async def wrapped(*args):
             # Some fancy foo stuff
            return await func(*args)
        return wrapped
    return wrapper

和/或

def boo():
    def wrapper(func):
        @functools.wraps(func)
        async def wrapped(*args):
            # Some fancy boo stuff
            return await func(*args)
        return wrapped
    return wrapper

作为两个装饰师，以及

@foo()
@boo()
async def work(*args):
    pass

由于foo Package 了work协程，因此关键是在两个装饰器中awaitfunc(*arg)。

def foo(f):
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        return await f(*args, **kwargs)
    return wrapper

@foo
async def boo(*args, **kwargs):
    pass

你的装饰器需要是一个正常的功能，它会工作得很好。
当一个装饰器被求值时，python会以函数作为参数来执行该方法。

@foo
async def boo():
    pass

评估结果：

__main__.boo = foo(boo)

如果foo是异步函数类型（main.boo）将是一个协程对象，而不是函数对象。但是如果foo是一个常规的synch函数，它将立即求值，并且main.boo将作为 Package 器返回。

下面是一种使用decorator库的替代方法（即pip install decorator优先）：

import asyncio

import decorator

@decorator.decorator
async def decorate_coro(coro, *args, **kwargs):
    try:
        res = await coro(*args, **kwargs)
    except Exception as e:
        print(e)
    else:
        print(res)

@decorate_coro
async def f():
    return 42

@decorate_coro
async def g():
    return 1 / 0

async def main():
    return await asyncio.gather(f(), g())

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

输出：

42
division by zero

async def foo(f):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    # wrapper pre-function stuff
    result = await f(*args, **kwargs) # key is to await function's result
    # wrapper post-function stuff
    return result 
  wrapper.__name__ = f.__name__ # for some reason, async wrappers don't do this
  # do it to avoid an error if you use the wrapper on multiple functions
  return wrapper

两个关键的更改是等待你正在 Package 的函数，因为它是一个异步函数，以及更改 Package 函数的名称，这样你的程序就不会试图用相同的方式命名多个函数。