关于python装饰器的理解和用法，推荐廖雪峰老师和这一篇博客以及知乎
以下代码均已手动敲过，看完本篇内容，包你装饰器小成！
装饰器实际上就是为了给某程序增添功能，但该程序已经上线或已经被使用，那么就不能大批量的修改源代码，这样是不科学的也是不现实的，因此就产生了装饰器，使得其满足：
- 不能修改被装饰的函数的源代码
- 不能修改被装饰的函数的调用方式
- 满足1、2的情况下给程序增添功能
首先需要理解的是在Python中一切皆对象，函数也是对象，且函数对象可以赋值给变量，所以通过变量也能调用该函数。
>>> def now():
... return '2018-3-11'
...
>>> f = now
>>> f()
2018-3-11
然后需要理解的是函数后面加个（）才是调用，也就是函数被执行了
>>> type(f())
<class 'str'>
>>> type(f)
<class 'function'>
接着简单粗暴直接上例子
如我我们想要给一个函数增加统计代码运行时间的功能，但又不能修改原函数，且不能修改原函数的调用方式，比如下面这样子：
import time def test():
time.sleep(2)
print("test is running!") def deco(func):
start = time.time()
func() #
stop = time.time()
print(stop-start) deco(test) #
执行结果：
test is running!
2.001065731048584
我们来看一下这段代码，在#1处，我们把test当作实参传递给形参func，即func=test。注意，这里传递的是地址，也就是此时func也指向了之前test所定义的那个函数体，可以说在deco()内部，func就是test。在#2处，把函数名后面加上括号，就是对函数的调用（执行它）。
但是这修改了原函数的调用方式（deco(test)算怎么回事？），要求一定要是test（）这样的调用方式，所以接着改进，用到了嵌套函数：
import time def timer(func): #
def deco():
start = time.time()
func() #
stop = time.time()
print(stop-start)
return deco def test():
time.sleep(2)
print("test is running!")
test = timer(test) #
test() #
结果如下：
test is running!
2.0003929138183594
首先，在#6处，把test作为参数传递给了timer()，此时，在timer()内部，func = test，接下来，定义了一个deco()函数，当并未调用，只是在内存中保存了，并且标签为deco。在timer()函数的最后返回deco()的地址deco。
然后再把deco赋值给了test，那么此时test已经不是原来的test了，也就是test原来的那些函数体的标签换掉了，换成了deco。那么在#7处调用的实际上是deco()。
那么这段代码在本质上是修改了调用函数，但在表面上并未修改调用方式，而且实现了附加功能。
那么真正的装饰器也就是实现了以上的功能，只是用到了另一种语法功能--语法糖：
import time def timer(func): #
def deco():
start = time.time()
func()
stop = time.time()
print(stop-start)
return deco @timer
def test():
time.sleep(2)
print("test is running!") #test = timer(test) #6
#print(test) test() #
分析：这段代码跟上面的代码相比，其实是把test=timer(test)换成了@timer，所以说@timer的作用就是把test这个被装饰函数当作func参数传到装饰器timer里面，然后遇到了deco函数，先不执行这个函数（因为还没有调用），然后返回deco函数地址，这时候deco这个函数就给了test，接着执行test（）的时候，就要执行deco函数了，注意deco函数里的func已经变成了原来那个test了
执行结果：
test is running!
2.000576972961426
接着是被装饰函数带参数的情况：
import time def timer(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start = time.time()
res = func(*args,**kwargs)
stop = time.time()
print(stop-start)
return res
return wrapper @timer #相当于执行了语句test = timer(test)
def test(a,b): #
time.sleep(2)
#print("test is running!")
return a+b
a = test(1,2)
print(a)
实际的被装饰函数可能是有参数的，也可能是有返回值的，那么就应该把装饰器里嵌套的函数也带上参数，但是应该是可变参数*args和**kwargs，方便传给func，注意这里面func的返回值赋值给了res，而wrapper也是有返回值的，所以test(1,2)最后是有一个返回值3
结果如下：
2.0004124641418457
3
接着再看带参数的装饰器：
假如说实际上有这样需求：对不同的函数进行不同功能的装饰，那么就需要知道对哪个函数进行哪个装饰，就需要给装饰器加上参数来辨认函数
import time
import functools def timer(parameter):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kwargs):
if parameter =='task1':
start = time.time()
res = func(*args,**kwargs)
stop = time.time()
print("the task1 run time is :",stop - start)
return res
elif parameter =='task2':
start = time.time()
res = func(*args,**kwargs)
stop = time.time()
print("the task2 run time is :",stop - start)
return res
return wrapper
return decorator @timer(parameter='test1')
def test1(a,b): #
time.sleep(2)
#print("test is running!")
return a+b @timer(parameter='test2')
def test2(a,b): #
time.sleep(3)
#print("test is running!")
return a+b a = test1(1,2)
b = test2(2,3)
print(a,b,test1.__name__)
代码分析：@timer(parameter='test1')相当于test1 = timer(parameter='test1')(test1)，也就是说timer(parameter='test1')返回了decorator，timer(parameter)(test1)是返回了wrapper这个函数，接着wrapper变成了test1，最后调用test1的时候，也就是执行了wrapper
.__name__方法是指查看原函数的名字
注意：这里还涉及到了嵌套函数的知识点：函数只能调用和他同级或比它高级的变量和函数，这里wrapper可以调用func函数，也可以调用parameter参数，就是这个道理
结果如下：
the task1 run time is : 2.000300645828247
the task2 run time is : 3.0010263919830322
3 5 test1
至此已经大功告成，但是第二行和第六行的代码是什么意思呢，原来如果不加这两句的话，被装饰函数的名字就变成了wrapper，不信请看：
import time
import functools def timer(parameter):
def decorator(func):
#@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kwargs):
if parameter =='test1':
start = time.time()
res = func(*args,**kwargs)
stop = time.time()
print("the task1 run time is :",stop - start)
return res
elif parameter =='test2':
start = time.time()
res = func(*args,**kwargs)
stop = time.time()
print("the task2 run time is :",stop - start)
return res
return wrapper
return decorator @timer(parameter='test1')
def test1(a,b): #
time.sleep(2)
#print("test is running!")
return a+b @timer(parameter='test2')
def test2(a,b): #
time.sleep(3)
#print("test is running!")
return a+b a = test1(1,2)
b = test2(2,3)
print(a,b,test1.__name__)
我把第六行注释掉之后，结果：
the task1 run time is : 2.000321388244629
the task2 run time is : 3.000973701477051
3 5 wrapper
所以为了保持原函数的纯洁，还是要加上这两句代码
至此，装饰器至少已经入门了。