一、参考
作者：zhijun liu
链接：https://www.zhihu.com/question/26930016/answer/99243411
来源：知乎
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二、装饰器作用
内裤可以用来遮羞，但是到了冬天它没法为我们防风御寒，聪明的人们发明了长裤，有了长裤后宝宝再也不冷了，装饰器就像我们这里说的长裤，在不影响内裤作用的前提下，给我们的身子提供了保暖的功效。
再回到我们的主题
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。
1、装饰器应用场景
def foo():
print('i am foo')
现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行日志，于是在代码中添加日志代码：
def foo():
print('i am foo')
logging.info("foo is running")
bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再写一个logging在bar函数里？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门处理日志 ，日志处理完之后再执行真正的业务代码
def use_logging(func):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
func()def bar():
print('i am bar')use_logging(bar)
逻辑上不难理解， 但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。
def use_logging(func): def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapperdef bar():
print('i am bar')bar = use_logging(bar)
bar()
函数use_logging就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。
@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作
def use_logging(func): # <-----接收函数对象 def wrapper(*args, **kwargs): # <-----接收函数参数
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args) # <-----返回函数(参数)的执行结果
return wrapper # 返回内置函数对象@use_logging # 效果就是foo = use_logging(foo)
def foo():
print("i am foo")@use_logging
def bar():
print("i am bar")bar()
如上所示，这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。
装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。
2、带参数的装饰器
装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中，比如@use_logging，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。
def use_logging(level): # <-----封装了装饰器对象，接收全局变量
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator # <-----返回装饰器对象@use_logging(level="warn") # 返回了一个带上下文的装饰器对象decorator，即一个含有全局变量level="warn"的decorator
def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)foo()
上面的use_logging是允许带参数的装饰器。
它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。
当我 们使用@use_logging(level=”warn”)调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。
3、类装饰器
再来看看类装饰器，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的__call__方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。
class Foo(object):
def __init__(self, func): # <-----初始化时接收函数对象
self._func = func def __call__(self):
print('class decorator runing')
self._func()
print('class decorator ending')@Foo # <-----检测装饰器为class时，会使用函数对象初始化类并，调用__call__方法
def bar():
print('bar')bar()
三、装饰器和 functools.wraps
使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的__doc__、__name__、参数列表，先看例子：
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
该函数等价于：
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
f = logged(f)
此时函数f被with_logging取代了，当然它的文档等信息就变成了with_logging函数的信息了。
print(f.__name__) # prints 'with_logging'
print(f.__doc__) # prints None
这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps，wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。
from functools import wraps
def logged(func):
@wraps(func) # <-----装饰器内部使用，修饰内置函数，需要参数为目标函数对象
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * xprint(f.__name__) # prints 'f'
print(f.__doc__ ) # prints 'does some math'
四、其他
1、内置装饰器
@staticmathod、@classmethod、@property
2、多个装饰器的执行顺序
@a
@b
@c
def f ():等效于：f = a(b(c(f)))。
