‘壹’ python装饰器使用
装饰器是从英文decorator翻译过来的，从字面上来看就是对某个东西进行修饰，增强被修饰物的功能，下面我们对装饰器做下简单介绍。
一、怎么编写装饰器
装饰器的实现很简单，本质是一个可调用对象，可以是函数、方法、对象等，它既可以装饰函数也可以装饰类和方法，为了简单说明问题，我们实现一个函数装饰器，如下代码：
有了这个装饰器，我们就可以打印出什么时候开始和结束调用函数，对于排查函数的调用链非常方便。
二、带参数的装饰器
上面的例子无论什么时候调用sum都会输出信息，如果我们需要按需输出信息怎么实现呢，这时就要用到带参数的装饰器了，如下代码：
对sum使用装饰器时没有参数，这时debug为0，所以调用sum时不会输出函数调用相关信息。
对multi使用装饰器时有参数，这时debug为1，所以调用multi时会输出函数调用相关信息。
三、函数名字问题
当我们打印被装饰后的函数名字时，不知道大家有没发现输出的不是函数本身的名字，如下代码会输出‘wrap’而不是‘sum’：
有时这种表现并不是我们想要的，我们希望被装饰后的函数名字还是函数本身，那要怎么实现呢？很简单，只需要引入functools.wraps即可，如下代码就会输出‘sum’了：
看完后是不是觉得python装饰器很简单，只要了解它的本质，怎么写都行，有好多种玩法呢。
‘贰’ Python笔记：Python装饰器
装饰器是通过装饰器函数修改原函数的一些功能而不需要修改原函数，在很多场景可以用到它，比如① 执行某个测试用例之前，判断是否需要登录或者执行某些特定操作；② 统计某个函数的执行时间；③ 判断输入合法性等。合理使用装饰器可以极大地提高程序的可读性以及运行效率。本文将介绍Python装饰器的使用方法。
python装饰器可以定义如下：
输出：
python解释器将test_decorator函数作为参数传递给my_decorator函数，并指向了内部函数 wrapper()，内部函数 wrapper() 又会调用原函数 test_decorator()，所以decorator()的执行会先打印'this is wrapper'，然后打印'hello world'， test_decorator()执行完成后，打印 'bye' ，*args和**kwargs，表示接受任意数量和类型的参数。
装饰器 my_decorator() 把真正需要执行的函数 test_decorator() 包裹在其中，并且改变了它的行为，但是原函数 test_decorator() 不变。
一般使用如下形式使用装饰器：
@my_decorator就相当于 decorator = my_decorator(test_decorator) 语句。
内置装饰器@functools.wrap可用于保留原函数的元信息（将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里）。先来看看没有使用functools的情况：
输出：
从上面的输出可以看出test_decorator() 函数被装饰以后元信息被wrapper() 函数取代了，可以使用@functools.wrap装饰器保留原函数的元信息：
输出：
装饰器可以接受自定义参数。比如定义一个参数来设置装饰器内部函数的执行次数：
输出：
Python 支持多个装饰器嵌套：
装饰的过程：
顺序从里到外：
test_decorator('hello world') 执行顺序和装饰的过程相反。
输出：
类也可以作为装饰器，类装饰器主要依赖__call__()方法，是python中所有能被调用的对象具有的内置方法（python魔术方法），每当调用一个类的实例时，__call__()就会被执行一次。
下面的类装饰器实现统计函数执行次数：
输出：
下面介绍两种装饰器使用场景
统计函数执行所花费的时间
输出：
在使用某些web服务时，需要先判断用户是否登录，如果没有登录就跳转到登录页面或者提示用户登录：
--THE END--
‘叁’ Python之装饰器简介
python函数式编程之装饰器
1.开放封闭原则
简单来说，就是对扩展开放，对修改封闭。
在面向对象的编程方式中，经常会定义各种函数。一个函数的使用分为定义阶段和使用阶段，一个函数定义完成以后，可能会在很多位置被调用。这意味着如果函数的定义阶段代码被修改，受到影响的地方就会有很多，此时很容易因为一个小地方的修改而影响整套系统的崩溃，所以对于现代程序开发行业来说，一套系统一旦上线，系统的源代码就一定不能够再改动了。然而一套系统上线以后，随着用户数量的不断增加，一定会为一套系统扩展添加新的功能。
此时，又不能修改原有系统的源代码，又要为原有系统开发增加新功能，这就是程序开发行业的开放封闭原则，这时就要用到装饰器了。
相关推荐：《Python视频教程》
2.什么是装饰器？？
装饰器，顾名思义，就是装饰，修饰别的对象的一种工具。
所以装饰器可以是任意可调用的对象，被装饰的对象也可以是任意可调用对象。
3.装饰器的作用
在不修改被装饰对象的源代码以及调用方式的前提下为被装饰对象添加新功能。
原则：
1.不修改被装饰对象的源代码
2.不修改被装饰对象的调用方式
目标：
为被装饰对象添加新功能。
‘肆’ 请教：python装饰器如何不改变原函数名
装饰器是用在函数不修改添加新功能的情况下诞生的，一般在需要装饰的函数上写
@funcname
def funb(){
.....
}
然后再装饰的函数里面去调用原函数，以达到不修改添加功能的作用
‘伍’ 万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的&&, || 和！。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，>表示大于，>=表示大于等于， <表示小于，<=表示小于等于，!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级，其中not > and > or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。
字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、rece和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、rece和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
‘陆’ python修饰器怎样在类的层次中使用
python在类使用装饰器有很多方法，下面是其中一个简单点的：
?
# -*- coding:utf-8 -*-
import inspect
import time
def service_wrap(func):
"""
对service func进行包装
"""
def wrapped(*args, **kwargs):
print(u' 时间: %s, <%s:%s> [ 参数：<%s %s> ]' %
(time.time(),func.__mole__, func.__name__, args, kwargs))
try:
ret = func(*args, **kwargs)
return ret
except Exception, e:
#TODO
raise e
return wrapped
class BaseService(object):
"""
所有的Service都从该类继承
"""
def __getattribute__(self, name):
value = object.__getattribute__(self, name)
if inspect.ismethod(value):
if str(name).startswith('__'): #过滤内置方法、属性
return value
return service_wrap(value)
else:
return value
‘柒’ python-复盘-装饰器应用场景大总结
装饰器能有助于检查某个人是否被授权去使用一个web应用的端点(endpoint)。它们被大量使用于Flask和Django web框架中。这里是一个例子来使用基于装饰器的授权：
日志是装饰器运用的另一个亮点。这是个例子：
我敢肯定你已经在思考装饰器的一个其他聪明用法了。
带参数的装饰器是典型的闭包函数 (略，参考我之前文章)
我们回到日志的例子，并创建一个包裹函数，能让我们指定一个用于输出的日志文件。
现在我们有了能用于正式环境的 logit 装饰器，但当我们的应用的某些部分还比较脆弱时，异常也许是需要更紧急关注的事情。比方说有时你只想打日志到一个文件。而有时你想把引起你注意的问题发送到一个email，同时也保留日志，留个记录。这是一个使用继承的场景，但目前为止我们只看到过用来构建装饰器的函数。
幸运的是，类也可以用来构建装饰器。那我们现在以一个类而不是一个函数的方式，来重新构建logit。
具体再参考我 之前文章 ，廖神讲解的更清晰
‘捌’ 如何理解Python装饰器
简言之，打个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？这个时候就用到了装饰器。
python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，比较直接的办法就是侵入代码里面修改。
而且装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，不懂就太说不过去啦。
讲完装饰器，相信大家对于Python的发展前景也比较感兴趣，随着人工智能的发展，Python作为人工智能的首选语言，自然也是发展得如火如荼。现在入行，肯定是一个好时机！
‘玖’ Python 为什么要继承 object 类
没有规定必须继承OBJECT类。OBJECT类只是面向对象语言继承精神的一种表现。例如OBJECTC，C++等语言在标准库中都将所有类的基类定义位OBJECT,这样的好处就是最大限度的利用代码重用的的精神。但是不通语言中的OBJECT类的作用又很不一样所以看看下面的介绍：回到PYTHON中为什么要集成OBJECT：low-levelconstructorsnamed__new__()–低级别的构造函数.Note:Python的class__init__并不是其他语言意义上的构造函数,在new创建实例后对实例属性初始化的函数.descriptors,–描述符.或者说描述符协议支持.descriptorprotocol__get__,__set__,__delete__等,可以阅读descriptor文档staticmethodsandclassmethods－静态方法和类方法properties(computedattributes)–属性访问settergetter.decorators(introcedinPython2.4)–装饰器.现在装饰器语法糖遍布各Python框架.slots–用户设置后可以限定实例的属性.在Python2中替代__dict__,可以节省近2/3内存,Python3中可以不因为优化内存使用率而使用slots,因为__dict__结构内存做了优化,Note:__dict__并不是Python意义上的内置的dict,其实是一个proxy类.anewMethodResolutionOrder(MRO)–MRO方法解析次序改变(由左递归改为C3算法)可能上面的你看着不太理解。通俗说一下py2.2后继承object的目的是使这个类成为newstyleclass,没有继承object的为传统classicclass,在本机进行了测试,环境为py2.7.3classFoo(object):passclassFoo1:passprinttype(Foo),type(Foo1)printdir(Foo)printdir(Foo1)printisinstance(Foo,object)printisinstance(Foo1,object)结果如下:['__class__','__delattr__','__dict__','__doc__','__format__','__getattribute__','__hash__','__init__','__mole__','__new__','__rece__','__rece_ex__','__repr__','__setattr__','__sizeof__','__str__','__subclasshook__','__weakref__']['__doc__','__mole__']TrueTrue(这个True有些疑问,Foo1不应是object的实例啊)
‘拾’ “低门槛 手把手”python 装饰器(Decorators)原理说明
本文目的是由浅入深地介绍python装饰器原理
装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分
其功能是， 在不修改原函数(类)定义代码的情况下，增加新的功能
为了理解和实现装饰器，我们先引入2个核心操作：
在这个例子中，函数hi的形参name，默认为'world'
在函数内部，又定义了另一个函数 howdoyoudo，定义这个函数时，将形参name作为新函数的形参name2的默认值。
因此，在函数内部调用howdoyoudo()时，将以调用hi时的实参为默认值，但也可以给howdoyoudo输入其他参数。
上面的例子运行后输出结果为：
这里新定义的howdoyoudo可以称作一个“闭包”。不少关于装饰器的blog都提到了这个概念，但其实没必要给它取一个多专业的名字。我们知道闭包是 函数内的函数 就可以了
当我们进行 def 的时候，我们在做什么？
这时，hi函数，打印一个字符串，同时返回一个字符串。
但hi函数本身也是一个对象，一个可以执行的对象。执行的方式是hi()。
这里hi和hi()有本质区别，
hi 代表了这个函数对象本身
hi() 则是运行了函数，得到函数的返回值。
作为对比，可以想象以下代码
此时也是b存在，可以正常使用。
我们定义2个函数，分别实现自加1， 自乘2，
再定义一个函数double_exec，内容是将某个函数调用2次
在调用double_exec时，可以将函数作为输入传进来
输出结果就是
7
27
同样，也可以将函数作为输出
输出结果为
6
10
有了以上两个核心操作，我们可以尝试构造装饰器了。
装饰器的目的： 在不修改原函数(类)定义代码的情况下，增加新的功能
试想一下，现在有一个原函数
在不修改原函数定义代码的情况下，如果想进行函数内容的添加，可以将这个函数作为一个整体，添加到这样的包裹中：
我们定义了一个my_decorator函数，这个函数进行了一种操作：
对传入的f，添加操作(运行前后增加打印)，并把添加操作后的内容连同运行原函数的内容，一起传出
这个my_decorator，定义了一种增加前后打印内容的行为
调用my_decorator时，对这个行为进行了操作。
因此，new_function是一个在original_function上增加了前后打印行为的新函数
这个过程被可以被称作装饰。
这里已经可以发现，装饰器本身对于被装饰的函数是什么，是不需要考虑的。装饰器本身只定义了一种装饰行为，这个行为是通过装饰器内部的闭包函数()进行定义的。
运行装饰前后的函数，可以清晰看到装饰的效果
我们复现一下实际要用装饰器的情况，我们往往有一种装饰器，想应用于很多个函数，比如
此时，如果我们想给3个print函数都加上装饰器，需要这么做
实际调用的时候，就需要调用添加装饰器的函数名了
当然，也可以赋值给原函数名
这样至少不需要管理一系列装饰前后的函数。
同时，在不需要进行装饰的时候，需要把
全部删掉。
事实上，这样并不方便，尤其对于更复杂的装饰器来说
为此，python提供了一种简写方式
这个定义print1函数前的@my_decorator，相当于在定义完print1后，自动直接运行了
不论采用@my_decorator放在新函数前，还是显示地重写print1 = my_decorator(print1)，都会存在一个问题：
装饰后的函数，名字改变了(其实不止名字，一系列的索引都改变了)
输出结果为:
这个现象的原因是，装饰行为本身，是通过构造了一个新的函数（例子中是wrap_func函数）来实现装饰这个行为的，然后把这个修改后的函数赋给了原函数名。
这样，会导致我们预期的被装饰函数的一些系统变量（比如__name__）发生了变化。
对此，python提供了解决方案：
经过这个行为后，被装饰函数的系统变量问题被解决了
输出结果为
刚才的例子都比较简单，被装饰的函数是没有参数的。如果被装饰的函数有参数，只需要在定义装饰行为时（事实上，这个才更通用），增加(*args, **kwargs)描述即可
之前的描述中可以感受到，对于例子中的装饰行为(前后加打印)，函数被装饰后，本质上是调用了新的装饰函数wrap_func。
因此，如果原函数需要有输入参数传递，只需要在wrap_func（或其他任意名字的装饰函数）定义时，也增加参数输入(*args, **kwargs)，并将这些参数，原封不动地传给待装饰函数f。
这种定义装饰行为的方式更具有普遍性，忘记之前的定义方式吧
我们试一下
输出
这里需要注意的是，如果按照以下的方式定义装饰器
那么以下语句将不会执行
因为装饰后实际的函数wrap_func(虽然名字被改成了原函数，系统参数也改成了原函数)，运行到return f(*args, **kwargs) 的时候已经结束了
因为装饰器my_decorator本身也是可以输入的，因此，只需要在定义装饰器时，增加参数，并在后续函数中使用就可以了，比如
此时装饰器已经可以有输入参数了
输出
你可能发现，为什么不用简写版的方法了
因为以上代码会报错！！
究其原因，虽然
等价于
但是，
并不等价于
这本身和@语法有关，使用@my_decorator时，是系统在应用一个以单个函数作为参数的闭包函数。即，@是不能带参数的。
但是你应该发现了，之前的@wraps(f)不是带参数了吗？请仔细观察以下代码
通过一层嵌套，my_decorator_with_parma本质上是返回了一个参数仅为一个函数的函数(my_decorator)，但因为my_decorator对my_decorator_with_parma来说是一个闭包，my_decorator_with_parma是可以带参数的。（这句话真绕）
通过以上的定义，我们再来看
可以这么理解，my_decorator_with_parma(msg='yusheng')的结果是原来的my_decorator函数，同时，因为my_decorator_with_parma可以传参，参数实际上是参与了my_decorator的（因为my_decorator对my_decorator_with_parma是闭包）， my_decorator_with_parma(msg='yusheng') 全等于 一个有参数参加的my_decorator
因此，以上代码等价于有参数msg传递的
比较绕，需要理解一下，或者干脆强记这种范式：
以上范式包含函数的输入输出、装饰器的输入，可以应对大部分情况了。
实验一下：
输出
以上是一个log装饰器，利用datetime统计了函数的耗时，
并且，装饰器可以进行输出文件操作，如果给出了文件路径，则输出文件，否则就打印。
利用这个装饰器，可以灵活地进行耗时统计
不设置输出文件地址，则打印。运行结果为：
也可以输出到文件
输出结果为
同时在当前目录生成了一个test.log 文件，内容为：
以上的装饰器都是以函数形式出现的，但我们可以稍做改写，将装饰器以类的形式实现。
这个装饰器类Log 上个例子里的装饰器函数log功能是一样的，同时，这个装饰器类还可以作为基类被其他继承，进一步增加功能。
原文 http://www.cnblogs.com/yushengchn/p/15636944.html