一.简单装饰器
装饰器其实就是一个以函数作为参数并返回一个替换函数的可执行函数。本质上就是一个函数，该函数用来处理其他函数，它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能，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、权限校验等应用场景。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。
从一个例子说起：
业务生产中大量调用的函数：：
def foo():
print('hello foo')
foo()
现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行时间，于是在代码中添加日志代码：
import time
def foo():
start_time=time.time()
print('hello foo')
time.sleep(3)
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))
foo()
bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再在bar函数里调用时间函数？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：专门设定时间:
import time
def show_time(func):
start_time=time.time()
func()
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))
def foo():
print('hello foo')
time.sleep(3)
show_time(foo)
逻辑上不难理解，而且运行正常。 但是这样的话,你基础平台的函数修改了名字，容易被业务线的人投诉的，因为我们每次都要将一个函数作为参数传递给show_time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foo()，但是现在不得不改成show_time(foo)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。
if foo()==show_time(foo) :问题解决!
所以，我们需要show_time(foo)返回一个函数对象，而这个函数对象内则是核心业务函数:执行func()与装饰函数时间计算，修改如下：
import time
def show_time(func):
def wrapper():
start_time=time.time()
func()
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))
return wrapper
def foo():
print('hello foo')
time.sleep(3)
foo=show_time(foo)
foo()
函数show_time就是装饰器，它把真正的业务方法func包裹在函数里面，看起来像foo被上下时间函数装饰了。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
import time
def show_time(func):
def wrapper():
start_time=time.time()
func()
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))
return wrapper
@show_time #foo=show_time(foo)
def foo():
print('hello foo')
time.sleep(3)
@show_time #bar=show_time(bar)
def bar():
print('in the bar')
time.sleep(2)
foo()
print('***********')
bar()
如上所示，这样我们就可以省去bar = show_time(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。
这里需要注意的问题：
foo=show_time(foo)其实是把wrapper引用的对象引用给了foo，而wrapper里的变量func之所以可以用，就是因为wrapper是一个闭包函数。
二.带参数的被装饰函数
import time
def show_time(func):
def wrapper(a,b):
start_time=time.time()
func(a,b)
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))
return wrapper
@show_time #add=show_time(add)
def add(a,b):
time.sleep(1)
print(a+b)
add(2,4)
import time
def show_time(func):
def wrapper(a,b):
start_time=time.time()
ret=func(a,b)
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))
return ret
return wrapper
@show_time #add=show_time(add)
def add(a,b):
time.sleep(1)
return a+b
print(add(2,5))
不定长参数
import time
def show_time(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
func(*args,**kwargs)
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))
return wrapper
@show_time #add=show_time(add)
def add(*args,**kwargs):
time.sleep(1)
sum=0
for i in args:
sum+=i
print(sum)
add(2,4,8,9)
三.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@show_time，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。
import time
def time_logger(flag=0):
def show_time(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time=time.time()
func(*args,**kwargs)
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))
if flag:
print('将这个操作的时间记录到日志中')
return wrapper
return show_time
@time_logger(3)
def add(*args,**kwargs):
time.sleep(1)
sum=0
for i in args:
sum+=i
print(sum)
add(2,7,5)
@time_logger(3)做了两件事：
（1）ime_logger(3)：得到闭包函数show_time，里面保存环境变量flag
（2）@show_time ：add＝show_time(add)
上面的time_logger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(一个含有参数的闭包函数)。当我 们使用@time_logger(3)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。
四，多层装饰器
def makebold(fn):
def wrapper():
return "<b>" + fn() + "</b>"
return wrapper
def makeitalic(fn):
def wrapper():
return "<i>" + fn() + "</i>"
return wrapper
@makebold
@makeitalic
def hello():
return "hello alvin"
hello()
过程：
五.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。
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import time
class Foo(object):
def __init__(self, func):
self._func = func
def __call__(self):
start_time=time.time()
self._func()
end_time=time.time()
print('spend %s'%(end_time-start_time))
@Foo #bar=Foo(bar)
def bar():
print ('bar')
time.sleep(2)
bar() #bar=Foo(bar)()>>>>>>>没有嵌套关系了,直接active Foo的 __call__方法
六.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docstring、__name__、参数列表，先看例子：
def foo():
print("hello foo")
print(foo.__name__)
#####################
def logged(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print (func.__name__ + " was called")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@logged
def cal(x):
return x + x * x
print(cal.__name__)
########
# foo
# wrapper
解释：
@logged
def f(x):
return x + x * x
等价于：
def f(x):
return x + x * x
f = logged(f)
不难发现，函数f被wrapper取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了wrapper函数的信息了。
print (f.__name__ ) # prints 'wrapper'
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)
def wrapper(*args, **kwargs):
print (func.__name__ + " was called")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@logged
def cal(x):
return x + x * x
print(cal.__name__) #cal
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