一、理解装饰器
通俗点说，当我们想给一个函数增强额外的功能，但又不想修改原函数的定义，同时新增的功能其它函数可能也需要使用，装饰器就是来解决这种需求的，将与原函数功能无关的代码提取出来，实现复用，在代码运行期间动态的给原函数增加功能，例如在函数执行前后插入日志、计算函数的执行时间等等
二、实践
1、一个小需求
有一个需求，要在函数执行前后打印start execute、end execute，如果我们还不知道有装饰器存在可以怎么做呢？
首先定义原函数：
def my_func():
print('Hello World')
再定义一个函数用来打印日志，并在其中执行原函数：
def log(func):
def wrapper():
print('start execute')
func()
print('end execute')
return wrapper
可以看到，log函数接收一个函数作为参数，并返回一个新的wrapper函数。
最后看执行结果：
my_func = log(my_func)
my_func()
我们将my_func函数作为参数传给log函数，并将返回的wrapper函数赋值给my_func变量，则my_func变量就是返回的wrapper函数，并不是之前定义的my_func函数，最后执行my_func()其实执行的是返回的wrapper函数。到这里已经实现了前边的小需求，其实装饰器的原理亦是如此。
2、使用装饰器
如果使用装饰器怎么写呢？先不需要修改log函数，只对my_func函数做修改：
@log
def my_func():
print('Hello World')
很明显吧，用Python的 @ 语法实现装饰器，实现log函数对my_func函数的装饰。
再看执行结果：
其实装饰器相当于替我们执行了my_func = log(my_func)这一步。
但是有个问题，按理my_func函数的__name__属性应该是my_func，但使用装饰器后变成了wrapper：
其实就是前边讲的赋值操作my_func = log(my_func)导致的，这当然不是我们想看到的，可以用Python内置functools模块的wraps()方法，修改我们的log函数：
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper():
print('start execute')
func()
print('end execute')
return wrapper
再执行结果：
3、带参数的被装饰函数
如果my_func函数有参数呢？像这样：
def my_func(a, b):
print('a+b=%d' % (a + b))
当然还要修改log函数，怎么改呢，这样？？？给wrapper加两个参数？？？
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(a, b):
print('start execute')
func(a, b)
print('end execute')
return wrapper
如果其它函数的参数个数、参数形式和my_func不同，也想使用log作为装饰器，那这样修改log肯定不行......，可以这样，让装饰器内嵌的wrapper函数支持可变参数以及关键字参数：
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('start execute')
func(*args, **kw)
print('end execute')
return wrapper
这样其它函数也就能共用这个log函数了，要不然还搞啥装饰器。现在使用修改后的log函数：
@log
def my_func(a, b):
print('a+b=%d' % (a + b))
再来一个my_func1函数：
@log
def my_func1(a, b, c, *, d):
print('a+b+c+d=%d' % (a + b + c + d))
看下执行结果：
以my_func为例，这时候使用装饰器执行my_func(1, 2)相当于执行了log(my_func)(1, 2)。
4、带参数的装饰器函数
如果装饰器函数本身也需要参数呢？继续以log函数为例，现在需要接受一个字符串为参数，并在被装饰函数执行前打印，则可以给它在内嵌一层函数：
def log(arg):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('装饰器的参数：%s' % arg)
print('start execute')
func(*args, **kw)
print('end execute')
return wrapper
return decorator
这时再给my_func添加装饰器：
@log('Hello World')
def my_func(a, b):
print('a+b=%d' % (a + b))
执行结果如下：
此时相当于执行了log('Hello World')(my_func)(1, 2)
5、参数可选的装饰器函数
我们继续扩展装饰器函数log的功能，使其既支持：
@log('Hello World')
def my_func(a, b):
print('a+b=%d' % (a + b))
又要支持：
@log
def my_func(a, b):
print('a+b=%d' % (a + b))
即参数可选，怎么修改呢？前边已经说过了，第一种情况执行my_func(1, 2)相当于log('Hello World')(my_func)(1, 2)，其中log('Hello World')先执行，返回接受my_func为参数的decorator函数，第二种情况执行相当于log(my_func)(1, 2)，其中log(my_func)先执行，返回的是接受1、2为参数的wrapper函数。所以我们让log函数在两种情况下分别返回不同的函数，即log函数的参数为函数时其返回wrapper函数，即decorator(arg)，log函数的参数为字符串时让其返回decorator函数，至于打印log的字符串参数，只需要判参数是字符串再打印即可：
def log(arg):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
if arg and isinstance(arg, str):
print('装饰器的参数：%s' % arg)
print('start execute')
func(*args, **kw)
print('end execute')
return wrapper
if callable(arg):
return decorator(arg)
return decorator
1、isinstance(arg, str)：判断arg是否为str类型
2、callable(arg)：判断arg是否可被调用，可被调用指的是能否使用()括号的方法调用。
测试结果如下：
