閉包：
攻克裝飾器之前，我們需要找到一些武器來幫助我們。
裝飾器：
概念
裝飾器本質上是一個函數，該函數用來處理其他函數，它可以讓其他函數在不需要修改代碼的前提下增加額外的功能，裝飾器的返回值也是一個函數對象。它經常用於有切面需求的場景，比如：插入日志、性能測試、事務處理、緩存、權限校驗等應用場景。裝飾器是解決這類問題的絕佳設計，有了裝飾器，我們就可以抽離出大量與函數功能本身無關的雷同代碼並繼續重用。概括的講，裝飾器的作用就是為已經存在的對象添加額外的功能。
先來看一個簡單例子：
現在有一個新的需求，希望可以記錄下函數的執行前后的時間，於是在代碼中添加日志代碼：
bar()、bar2()也有類似的需求，怎么做？再在bar函數里調用時間函數？這樣就造成大量雷同的代碼，為了減少重復寫代碼，我們可以這樣做，重新定義一個函數：專門設定時間
邏輯上不難理解，而且運行正常。 但是這樣的話，我們每次都要將一個函數作為參數傳遞給show_time函數。而且這種方式已經破壞了原有的代碼邏輯結構，之前執行業務邏輯時，執行運行bar()，但是現在不得不改成show_time(bar)。那么有沒有更好的方式的呢？當然有，答案就是裝飾器。
簡單裝飾器
if bar()==show_time(bar) :問題解決!
所以，我們需要show_time(bar)返回一個函數對象，而這個函數對象內則是核心業務函數:func()與裝飾函數：兩個時間函數，修改如下：
函數show_time就是裝飾器，它把真正的業務方法func包裹在函數里面，看起來像bar被上下時間函數裝飾了。在這個例子中，函數進入和退出時 ，被稱為一個橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。
@符號是裝飾器的語法糖，在定義函數的時候使用，避免再一次賦值操作
如上所示，這樣我們就可以省去bar = show_time(bar)這一句了，直接調用bar()即可得到想要的結果。如果我們有其他的類似函數，我們可以繼續調用裝飾器來修飾函數，而不用重復修改函數或者增加新的封裝。這樣，我們就提高了程序的可重復利用性，並增加了程序的可讀性。
conclusion：
@show_time幫我們做的事情就是當我們執行業務邏輯bar()時，執行的代碼由紅框部分轉到綠框部分
裝飾器在Python使用如此方便都要歸因於Python的函數能像普通的對象一樣能作為參數傳遞給其他函數，可以被賦值給其他變量，可以作為返回值，可以被定義在另外一個函數內。
帶參數的被裝飾函數
帶參數的裝飾器
裝飾器還有更大的靈活性，例如帶參數的裝飾器：在上面的裝飾器調用中，比如@show_time，該裝飾器唯一的參數就是執行業務的函數。裝飾器的語法允許我們在調用時，提供其它參數，比如@decorator(a)。這樣，就為裝飾器的編寫和使用提供了更大的靈活性。
def cal_time(flag): def show_time(func): def wrapper(*args,**kwargs): before_time=time.ctime() print("Begin:",before_time) func(*args,**kwargs) time.sleep(2) after_time=time.ctime() print("End:",after_time) if flag=="true": print("expend_time:",time.mktime(time.strptime(after_time))-time.mktime(time.strptime(before_time))) return wrapper return show_time @cal_time("true") #add = show_time(add) def add(*args,**kwargs): sum=0 for i in args: sum+=i print(sum) add(2,7,9)
上面的cal_time是允許帶參數的裝飾器。它實際上是對原有裝飾器的一個函數封裝，並返回一個裝飾器。我們可以將它理解為一個含有參數的閉包。當我 們使用@cal_time("true")調用的時候，Python能夠發現這一層的封裝，並把參數傳遞到裝飾器的環境中。
類裝飾器
再來看看類裝飾器，相比函數裝飾器，類裝飾器具有靈活度大、高內聚、封裝性等優點。使用類裝飾器還可以依靠類內部的__call__方法，當使用 @ 形式將裝飾器附加到函數上時，就會調用此方法。
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() #bar=Foo(bar)()>>>>>>>active __call__方法
# class decorator runing
# bar
# class decorator ending
functools.wraps
使用裝飾器極大地復用了代碼，但是他有一個缺點就是原函數的元信息不見了，比如函數的docstring、__name__、參數列表，先看例子：
裝飾器
def sb(): print("alex") print(sb.__name__) def logged(func): def with_logging(*args, **kwargs): print (func.__name__ + " was called") return func(*args, **kwargs) return with_logging @logged def ft(x): return x + x * x print(ft.__name__) ######## # sb # with_logging
函數
@logged
def f(x):
return x + x * x
該函數完成等價於：
def f(x):
return x + x * x
f = logged(f)
不難發現，函數f被with_logging取代了，當然它的docstring，__name__就是變成了with_logging函數的信息了。
print f.__name__ # prints 'with_logging'
print f.__doc__ # prints None
這個問題就比較嚴重的，好在我們有functools.wraps，wraps本身也是一個裝飾器，它能把原函數的元信息拷貝到裝飾器函數中，這使得裝飾器函數也有和原函數一樣的元信息了。
from functools import wraps def sb(): print("alex") print(sb.__name__) def logged(func): @wraps(func) def with_logging(*args, **kwargs): print (func.__name__ + " was called") return func(*args, **kwargs) return with_logging @logged def ft(x): return x + x * x print(ft.__name__) ######## # sb # ft
內置裝飾器
@staticmathod、@classmethod、@property
裝飾器的順序
@a @b @c def f (): 等效於
f = a(b(c(f)))
http://stackoverflow.com/questions/739654/how-can-i-make-a-chain-of-function-decorators-in-python/1594484#1594484