一 装饰器是什么
装饰器是一个用于封装函数或者类的代码工具，显式地将封装器作用于函数或者类上，达到程序运行时动态增加功能的目的。对于函数运行前处理常见前置条件(常见的web登陆授权验证)，或者在函数执行之后做善后工作(比如异常处理，记录log 等等)。
二 如何使用装饰器
装饰器本质上就是一个可用接受调用也可以返回调用的高阶函数。该函数以被装饰的函数为参数(还可以加上其他值作为参数)。在装饰器内进行装饰器的逻辑处理，执行被装饰函数，并返回一个装饰过的函数，听起来是不是有点绕,Talk is cheap,show me the code .
本文使用函数Now 和函数add作为例子，
import datetime
def Now():
print 'Now is ', datetime.datetime.today()
def add(x, y):
ret = x + y
print '{x} + {y} = {retval}'.format(x=x,y=y,retval=ret)
2.1 装饰器语法
有两种方式显示调用装饰器的方法。
方法一:func = deco(func)
方法二:Python 2.5之后 为装饰器引入了特殊的语法 @ --语法糖，在装饰器名称前使用@ 符号，添加在被装饰的函数定义之前。
@deco
def Now():
print 'Now is ', datetime.datetime.today()
# 调用Now
Now()
本文将从 参数这个角度来由浅入深介绍装饰器，函数有不带参数和带参数的两种情况，装饰器也有带参数和不带参数的两种情况，装饰器对处理带参数和不带参数的情况也会有锁不同。
2.2 不带参数的情况
我们需要在调用函数 Now 之前和之后加上调用记录。
def deco(func):
print 'begin call %s():' % (func.__name__)
func()
print 'end call %s():' % (func.__name__)
return func #装饰器的参数是被装饰的函数对象，返回原函数的对象。
yangyIDBA:test yangyi$ python 1.py
begin call Now():
Now is 2017-05-01 14:40:57.309836
end call Now():
Now is 2017-05-01 14:40:57.309868
但是从上面的例子看 结果输出了两次Now 时间，明显不符合我们的要求，因为装饰器必须返回被调用函数，return func的时候发生了第二次。后面我们会解决这个问题。
2.3 带参数的情况
因为函数的参数个数是不确定的 ，我们需要借助(*args, **kwargs)，自动适应变参和命名参数。
#!/usr/bin/env python
# Coding:utf-8
import datetime
import functools
def deco(func):
@functools.wraps(func) #
def wrapper(*args, **kw):
print 'begin call %s():' % (func.__name__)
result=func(*args, **kw) # 如果函数无返回值 ，可以直接使用func(*args, **kw)
print 'end call %s():' % (func.__name__)
return result #这里 result 是为了func 有返回值,
return wrapper
@deco
def add(x, y):
ret = x + y
print '{x} + {y} = {retval}'.format(x=x,y=y,retval=ret)
@deco
def Now():
print 'Now is ', datetime.datetime.today()
add(2,5)
Now()
上面的装饰器做了如下事情
1 函数func作为参数传给 deco()。
2 functool.wraps 将func 的属性复制给 warper。
3 执行函数func前后执行某些动作。
4 返回结果。
5 返回wrapper 函数对象。
这里特别说明functool.wraps的作用，由于装饰器导致解释器认为函数本身发生了改变，在某些情况下可能会导致一些问题。Python通过functool.wraps解决了这个问题:
在编写装饰器时，在实现前加入 @functools.wraps(func) 可以保证装饰器不会对被装饰函数造成影响。
特别说明其他要使用装饰器的时候会有其他的写法 比如直接返回被装饰的函数。
def deco(func):
@functools.wraps(func) #
def wrapper(*args, **kw):
print 'begin call %s():' % (func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
输出
yangyIDBA:test yangyi$ python 1.py
begin call add():
2 + 5 = 7
end call add():
begin call Now():
Now is 2017-05-01 15:20:51.597859
end call Now():
2.4 带参数的装饰器
如果装饰器本身传入参数，就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：
#!/usr/bin/env python
# Coding:utf-8
import datetime
import functools
def deco(text):
def _deco(func):
def wrapper(*args, **kw):
print '%s, begin call %s():' % (text,func.__name__)
result=func(*args, **kw) # 如果函数无返回值 ，可以直接使用func(*args, **kw)
print '%s, end call %s():' % (text,func.__name__)
return result #这里 result 是为了func 有返回值,
return wrapper
return _deco
@deco
def add(x, y):
ret = x + y
print '{x} + {y} = {retval}'.format(x=x,y=y,retval=ret)
@deco
def Now():
print 'Now is ', datetime.datetime.today()
add(2,5)
Now()
测试结果:
yangyIDBA:test yangyi$ python 2.py
yangyi, begin call add():
2 + 5 = 7
yangyi, end call add():
youzan, begin call Now():
Now is 2017-05-01 18:47:54.728296
youzan, end call Now():
2.5 Python内置装饰器
在Python中有三个内置的装饰器，都是跟class相关的：staticmethod、classmethod 和property。
staticmethod 是类静态方法，其跟成员方法的区别是没有 self 参数，并且可以在类不进行实例化的情况下调用
classmethod 与成员方法的区别在于所接收的第一个参数不是 self （类实例的指针），而是cls（当前类的具体类型）
property 是属性的意思，表示可以通过通过类实例直接访问的信息
2.6 跨文件调用，因为装饰器本质是一个函数。在工程实现里我们可以通过创建一个公用的decorator，作为基础装饰器供其他函数调用。
三 小结
Python一切皆对象，函数也是，也可以赋值给其他变量，理解这点再去理解装饰器就容易多了。刚刚研究装饰器，总结的可能比较浅显，想要深入学习装饰器的可以看看下面的 参考文章。
四 参考文章
1 《Python高级编程》 第一章装饰器
2 《装饰器》
3 Python装饰器学习（九步入门）
4 《详解Python的装饰器》
以上是内存溢出为你收集整理的了解Python装饰器全部内容，希望文章能够帮你解决了解Python装饰器所遇到的程序开发问题。
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