python带参数装饰器
A. python装饰器是什么意思
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，这个都 不会，别跟人家说你会Python, 看了下面的文章，保证你学会装饰器。
1、先明白这段代码
####第一波####
deffoo():
print'foo'
foo#表示是函数
foo()#表示执行foo函数
####第二波####
deffoo():
print'foo'
foo=lambdax:x+1
foo()#执行下面的lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为函数foo被重新定义了
2、需求来了
初创公司有N个业务部门，1个基础平台部门，基础平台负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下：
###############基础平台提供的功能如下###############
deff1():
print'f1'
deff2():
print'f2'
deff3():
print'f3'
deff4():
print'f4'
###############业务部门A调用基础平台提供的功能###############
f1()
f2()
f3()
f4()
###############业务部门B调用基础平台提供的功能###############
f1()
f2()
f3()
f4()
目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。
老大把工作交给 Low B，他是这么做的：
跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。
当天Low B 被开除了…
老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：
###############基础平台提供的功能如下###############
deff1():
#验证1
#验证2
#验证3
print'f1'
deff2():
#验证1
#验证2
#验证3
print'f2'
deff3():
#验证1
#验证2
#验证3
print'f3'
deff4():
#验证1
#验证2
#验证3
print'f4'
###############业务部门不变###############
###业务部门A调用基础平台提供的功能###
f1()
f2()
f3()
f4()
###业务部门B调用基础平台提供的功能###
f1()
f2()
f3()
f4()
过了一周 Low BB 被开除了…
老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：
只对基础平台的代码进行重构，其他业务部门无需做任何修改
###############基础平台提供的功能如下###############
defcheck_login():
#验证1
#验证2
#验证3
pass
deff1():
check_login()
print'f1'
deff2():
check_login()
print'f2'
deff3():
check_login()
print'f3'
deff4():
check_login()
print'f4'
老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：
老大说：
写代码要遵循开发封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：
封闭：已实现的功能代码块
开放：对扩展开发
def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
@w1
执行w1函数，并将 @w1 下面的函数作为w1函数的参数，即：@w1 等价于 w1(f1)
所以，内部就会去执行：
def inner:
#验证
return f1() # func是参数，此时 func 等于 f1
return inner # 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数
其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中将执行完的 w1 函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名
w1函数的返回值是：
def inner:
#验证
return 原来f1() # 此处的 f1 表示原来的f1函数
然后，将此返回值再重新赋值给 f1，即：
新f1 =def inner:
#验证
return 原来f1()
所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行 新f1 函数，在 新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将 原来f1 函数的返回值 返回给了业务调用者。
如此一来， 即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值 返回给业务调用着
如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：
defw1(func):
definner():
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc()
returninner
@w1
deff1():
print'f1'
@w1
deff2():
print'f2'
@w1
deff3():
print'f3'
@w1
deff4():
print'f4'
对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。
Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？
老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，交定了Low BBB这个朋友。详细的开始讲解了：
单独以f1为例：
defw1(func):
definner():
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc()
returninner
@w1
deff1():
print'f1'
当写完这段代码后（函数未被执行、未被执行、未被执行），python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：
没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。
从表面上看解释器着实会执行这两句，但是 @w1 这一句代码里却有大文章，@函数名是python的一种语法糖。
如上例@w1内部会执行一下操作：
Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！
先把上述流程看懂，之后还会继续更新…
3、问答时间
问题：被装饰的函数如果有参数呢？
#一个参数
defw1(func):
definner(arg):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(arg)
returninner
@w1
deff1(arg):
print'f1'
#两个参数
defw1(func):
definner(arg1,arg2):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(arg1,arg2)
returninner
@w1
deff1(arg1,arg2):
print'f1'
#三个参数
defw1(func):
definner(arg1,arg2,arg3):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(arg1,arg2,arg3)
returninner
@w1
deff1(arg1,arg2,arg3):
print'f1'
问题：可以装饰具有处理n个参数的函数的装饰器？
defw1(func):
definner(*args,**kwargs):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(*args,**kwargs)
returninner
@w1
deff1(arg1,arg2,arg3):
print'f1'
问题：一个函数可以被多个装饰器装饰吗？
defw1(func):
definner(*args,**kwargs):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(*args,**kwargs)
returninner
defw2(func):
definner(*args,**kwargs):
#验证1
#验证2
#验证3
returnfunc(*args,**kwargs)
returninner
@w1
@w2
deff1(arg1,arg2,arg3):
print'f1'
问题：还有什么更吊的装饰器吗？
#!/usr/bin/envpython
#coding:utf-8
defBefore(request,kargs):
print'before'
defAfter(request,kargs):
print'after'
defFilter(before_func,after_func):
defouter(main_func):
defwrapper(request,kargs):
before_result=before_func(request,kargs)
if(before_result!=None):
returnbefore_result;
main_result=main_func(request,kargs)
if(main_result!=None):
returnmain_result;
after_result=after_func(request,kargs)
if(after_result!=None):
returnafter_result;
returnwrapper
returnouter
@Filter(Before,After)
defIndex(request,kargs):
print'index'
B. python装饰器有什么用
先来个形象比方
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。
先来看一个简单例子：
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。
简单装饰器
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):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper@use_loggingdef foo():
print("i am foo")@use_loggingdef 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。
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):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator@use_logging(level="warn")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。
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):
self._func = func
def __call__(self):
print ('class decorator runing')
self._func()
print ('class decorator ending')
@Foo
def bar():
print ('bar')
bar()
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：
装饰器
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
函数
@loggeddef f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
该函数完成等价于：
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * xf = logged(f)
不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了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 wrapsdef logged(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging@loggeddef f(x):
"""does some math"""
return x + x * xprint f.__name__ # prints 'f'print f.__doc__ # prints 'does some math'
内置装饰器
@staticmathod、@classmethod、@property
装饰器的顺序
@a@b@cdef f ():
等效于
f = a(b(c(f)))
C. 如何理解Python装饰器
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。
先来看一个简单例子：
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。
简单装饰器
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def 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):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
@use_logging
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。
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):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level="warn")
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。
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):
self._func = func
def __call__(self):
print ('class decorator runing')
self._func()
print ('class decorator ending')
@Foo
def bar():
print ('bar')
bar()
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：
装饰器
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
函数
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
该函数完成等价于：
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
f = logged(f)
不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了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)
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
print f.__name__ # prints 'f'
print f.__doc__ # prints 'does some math'
内置装饰器
@staticmathod、@classmethod、@property
装饰器的顺序
@a
@b
@c
def f ():
等效于
f = a(b(c(f)))
D. python装饰器的作用和功能
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
E. 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。
F. “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
G. 推荐 8 个炫酷的 Python 装饰器
文章：Python数据分析实例
00
前言
Python 编程语言的一大优点是它把所有功能都打包到一个小包中，这些功能非常有用。
许多特性可以完全改变 Python 代码的功能，这使得该语言更加灵活。如果使用得当，其中一些功能可以有效缩短编写程序所需的时间。
实现这些目标的一个很好的例子是 Python 的装饰器。
00 装饰器
装饰器(decorators)是一个可以用于改变一个 Python 函数对象行为的函数。它们可以应用于类和函数，可以做很多非常有趣的事情！
装饰器可以用来缩短代码、加速代码并彻底改变代码在 Python 中的行为方式。
不用说，这当然可以派上用场！今天我想炫耀一些我认为值得一试的装饰器。
有很多装饰器，但我选择了一些我认为具有最酷功能的装饰器。
01 @lru_cache
此列表中的第一个装饰器来自 functools 模块。
该模块包含在标准库中，非常易于使用。它还包含比这个装饰器更酷的功能，但这个装饰器肯定是我最喜欢的。
此装饰器可用于使用缓存加速函数的连续运行。当然，这应该在使用时记住一些关于缓存的注意事项，但在通用使用情况下，大多数时候这个装饰器是值得使用的。
能够用一个简单的装饰器来加速代码是非常棒的。
可以从这样的装饰器中受益的函数的一个很好的例子是递归函数，例如计算阶乘的函数：
递归在计算时间上可能非常困难，但添加此装饰器有助于显着加快此函数的连续运行速度。
现在每当我们运行这个函数时，前几个阶乘计算将被保存到缓存中。
因此，下次我们调用该函数时，我们只需要计算我们之前使用的阶乘之后的阶乘。
当然，并不是所有的阶乘计算都会被保存，但是很容易理解为什么这个装饰器的一个很好的应用程序来加速一些自然很慢的代码。
02 @jit
JIT 是即时编译(Just In Time)的缩写。通常每当我们在 Python 中运行一些代码时，发生的第一件事就是编译。
这种编译会产生一些开销，因为类型被分配了内存，并存储为未分配但已命名的别名。使用即时编译，我们在执行时才进行编译。
在很多方面，我们可以将其视为类似于并行计算的东西，其中 Python 解释器同时处理两件事以节省一些时间。
Numba JIT 编译器因将这一概念提供到 Python 中而闻名。与@lru_cache 类似，可以非常轻松地调用此装饰器，并立即提高代码的性能。Numba 包提供了 jit 装饰器，它使运行更密集的软件变得更加容易，而不必进入 C。
以下案例使用@jit 装饰器加速蒙特卡洛方法计算。
03 @do_twice
do_twice 装饰器的功能与它的名字差不多。此装饰器可用于通过一次调用运行两次函数。这当然有一些用途，我发现它对调试特别有用。
它可以用于测量两个不同迭代的性能。以 Functools 为例，我们可以让一个函数运行两次，以检查是否有改进。该函数由 Python 中的装饰器模块提供，该模块位于标准库中。
04 @count_calls
count_calls 装饰器可用于提供有关函数在软件中使用多少次的信息。
像 do_twice 一样，这当然可以在调试时派上用场。
当添加到给定的函数时，我们将收到一个输出，告诉我们该函数每次运行时已经运行了多少次。这个装饰器也在标准库的装饰器模块中。
05 @dataclass
为了节省编写类的时间，我一直使用的最好的装饰器之一是@dataclass 装饰器。
这个装饰器可用于快速编写类中常见的标准方法，这些方法通常会在我们编写的类中找到。
这个装饰器来自 dataclass 模块。这个模块也在标准库中，所以不需要 PIP 来尝试这个例子！
这段代码将自动创建一个初始化函数 init，其中包含填充类中数据所需的位置参数。
它们也将自动提供给 self，因此无需编写一个很长的函数来将一些数据参数放入类中。
06 @singleton
为了理解单例装饰器的用途，我们首先需要了解单例(singleton)是什么。从某种意义上说，单例是全局变量类型的一个版本。
这意味着类型被定义为只存在一次。尽管这些在 C++ 等语言中很常见，但在 Python 中却很少见到。使用单例，我们可以创建一个只使用一次的类并改变类，而不是通过初始化来构造新的类型。
通常，单例装饰器是由用户自己编写的，实际上并不是导入的。
这是因为单例仍然是对我们单例装饰器中提供的模板的引用。我们可以命名一个单例函数并编写一个包装器，以便在我们的类上使用这个装饰器：
另一种方法是使用元类!
07 @use_unit
在科学计算中经常派上用场的一种装饰器是 @use_unit 装饰器。
此装饰器可用于更改返回结果的表示单位。这对于那些不想在数据中添加度量单位但仍希望人们知道这些单位是什么的人很有用。
这个装饰器也不是在任何模块中真正可用，但它是非常常见的，对科学应用程序非常有用。
08 @singledispatch
Functools 凭借非常有用的@singledispatch 装饰器再次在此列表中脱颖而出。
单调度是一种编程技术，在许多编程语言中都很常见，因为它是一种非常棒的编程方式。虽然我更喜欢多调度，但我认为单调度可以在很多方面扮演相同的角色。
这个装饰器使得在 Python 中使用多类型数据变得更加容易, 尤其当我们希望通过同一方法传递多种类型数据时，情况更是如此。
H. python 带可变参数的装饰器怎么用
装饰器本身是用来是为一个函数是实现新的功能，并且不改变原函数的代码以及调用方式。
遇到这样一种问题：
众多函数调用了你写的装饰器，但客户有需求说，我想实现我可以随之控制装饰器是否生效。
那你就不可能在得到命令的时候去原函数头部去做删除和添加装饰器调用的命令。这是就可以用到带参数的装饰器，定义一个开关，调用装饰器的时候，把这个装饰器的开关参数给传递进去，这样当开关打开的时候装饰器生效，关闭的时候则只执行原函数的代码。
举例：开关参数为True的时候执行过程：
F=True#step1装饰器的开关变量
defouter(flag):#step2
defwrapper(func):#step4
definner(*args,**kwargs):#stpe6
ifflag:#step9
print('before')#step10
ret=func(*args,**kwargs)#step11执行原函数
print('after')#step13
else:
ret=func(*args,**kwargs)
print('123')
returnret#step14
returninner#step7
returnwrapper#step5
@outer(F)#先执行step3：outer(True)这个函数，然后step6：@wrapper#此处把开关参数传递给装饰器函数
defhahaha():
pass#step12
hahaha()#step8相当于inner()
开关参数为False的时候执行过程：
F=False#stpe1装饰器的开关变量
defouter(flag):#step2
defwrapper(func):#step4
definner(*args,**kwargs):#stpe6
ifflag:#step9
print('before')
ret=func(*args,**kwargs)
print('after')
else:
ret=func(*args,**kwargs)#step10执行原函数
print('123')#step12
returnret#step13
returninner#step7
returnwrapper#step5
I. python如何将函数的参数传递给他的装饰器
不需要传递，函数的参数，本来就要先给装饰器，装饰器不需要参数了
J. 如何理解Python装饰器
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。
先来看一个简单例子：
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。
简单装饰器
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def 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):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
@use_logging
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。
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):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level="warn")
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。
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):
self._func = func
def __call__(self):
print ('class decorator runing')
self._func()
print ('class decorator ending')
@Foo
def bar():
print ('bar')
bar()
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：
装饰器
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
函数
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
该函数完成等价于：
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
f = logged(f)
不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了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)
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
print f.__name__ # prints 'f'
print f.__doc__ # prints 'does some math'
内置装饰器
@staticmathod、@classmethod、@property
装饰器的顺序
@a
@b
@c
def f ():
等效于
f = a(b(c(f)))
编辑于 2016-08-09
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先理解一下闭包的概念吧，之前回答过一个有关闭包和装饰器的问题，可以参考一下：Python 里函数里返回一个函数内部定义的函数？ - 知乎用户的回答
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先理解一下闭包的概念吧，之前回答过一个有关闭包和装饰器的问题，可以参考一下：
Python 里函数里返回一个函数内部定义的函数？ - 知乎用户的回答
发布于 2014-12-09
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