? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
1. 概念介绍
装饰器 （decorator），又称“装饰函数”，即一种返回值也是函数的函数，可以称之为“函数的函数”。其目的是在不对现有函数进行修改的情况下，实现额外的功能。最基本的理念来自于一种被称为“装饰模式”的设计模式。
在 Python 中，装饰器属于纯粹的“语法糖”，不使用也没关系，但是使用的话能够大大简化代码，使代码更加易读——当然，是对知道这是怎么回事儿的人而言。
想必经过一段时间的学习，大概率已经在 Python 代码中见过 @ 这个符号。没错，这个符号正是使用装饰器的标识，也是正经的 Python 语法。
语法糖：指计算机语言中添加的某种语法，这种语法对语言的功能并没有影响，但是更方便程序员使用。通常来说使用语法糖能够增加程序的可读性，从而减少程序代码出错的机会。
2. 运行机制
简单来说，下面两段代码在语义上是可以划等号的（当然具体过程还是有一点微小区别的）：
def IAmDecorator(foo): ? ?'''我是一个装饰函数''' ? ?pass @IAmDecorator def tobeDecorated(...): ? ?'''我是被装饰函数''' ? ?pass
与：
def IAmDecorator(foo): ? ?'''我是一个装饰函数''' ? ?pass def tobeDecorated(...): ? ?'''我是被装饰函数''' ? ?pass tobeDecorated = IAmDecorator(tobeDecorated)
可以看到，使用装饰器的 @ 语法，就相当于是将具体定义的函数作为参数传入装饰器函数，而装饰器函数则经过一系列操作，返回一个新的函数，然后再将这个新的函数赋值给原先的函数名。
最终得到的是一个与我们在代码中显式定义的函数 同名 而 异质 的新函数。
而装饰函数就好像为原来的函数套了一层壳。如图所示，最后得到的组合函数即为应用装饰器产生的新函数：
这里要注意一点，上述两段代码在具体执行上还是存在些微的差异。在第二段代码中，函数名 tobeDecorated 实际上是先指向了原函数，在经过装饰器修饰之后，才指向了新的函数；但第一段代码的执行就没有这个中间过程，直接得到的就是名为 tobeDecorated 的新函数。
此外，装饰函数 有且只能有 一个参数，即要被修饰的原函数。
3. 用法
Python 中，装饰器分为两种，分别是“函数装饰器”和“类装饰器”，其中又以“函数装饰器”最为常见，“类装饰器”则用得很少。
3.1 函数装饰器
3.1.1 大体结构对装饰函数的定义大致可以总结为如图所示的模板，即：
由于要求装饰函数返回值也为一个函数的缘故，为了在原函数的基础上对功能进行扩充，并且使得扩充的功能能够以函数的形式返回，因此需要在装饰函数的定义中再定义一个内部函数，在这个内部函数中进一步操作。最后 return 的对象就应该是这个内部函数对象，也只有这样才能够正确地返回一个附加了新功能的函数。
如图一的动图所示，装饰函数就像一个“包装”，将原函数装在了装饰函数的内部，从而通过在原函数的基础上附加功能实现了扩展，装饰函数再将这个新的整体返回。同时对于原函数本身又不会有影响。这也是“装饰”二字的含义。
这个地方如果不定义“内部函数”行不行呢？
答案是“不行”。
3.1.2 关于结构的解释让我们来看看下面这段代码：
>>>?def?IAmFakeDecorator(fun):...?????print("我是一个假的装饰器")...?????return?fun...>>>?@IAmFakeDecorator...?def?func():...?????print("我是原函数")...我是一个假的装饰器有点奇怪，怎么刚一定义，装饰器扩展的操作就执行了呢？
再来调用一下新函数：
>>>?func()我是原函数
诶呦奇了怪了，扩展功能哪儿去了呀？
不要着急，我们来分析一下上面的代码。在装饰函数的定义中，我们没有另外定义一个内部函数，扩展操作直接放在装饰函数的函数体中，返回值就是传入的原函数。
在定义新函数的时候，下面两段代码又是等价的：
>>>?@IAmFakeDecorator...?def?func():...?????print("我是原函数")...我是一个假的装饰器和
>>>?def?func():...?????print("我是原函数")...>>>?func?=?IAmFakeDecorator(func)我是一个假的装饰器审视一下后一段代码，我们可以发现，装饰器只在定义新函数的同时调用一次，之后新函数名引用的对象就是装饰器的返回值了，与装饰器没有半毛钱关系。
换句话说，装饰器本身的函数体中的操作都是 当且仅当 函数定义时，才会执行一次，以后再以新函数名调用函数，执行的只会是内部函数的操作。所以到实际调用新函数的时候，得到的效果跟原函数没有任何区别。
如果不定义内部函数，单纯返回传入的原函数当然也是可以的，也符合装饰器的要求；但却得不到我们预期的结果，对原函数扩展的功能 无法复用 ，只是 一次性 的。因此这样的行为没有任何意义。
这个在装饰函数内部定义的用于扩展功能的函数可以随意取名，但一般约定俗成命名为 wrapper ，即“包装”之意。
正确的装饰器定义应如下所示：
>>>?def?IAmDecorator(fun):...?????def?wrapper(*args,?**kw):...?????????print("我真的是一个装饰器")...?????????return?fun(*args,?**kw)...?????return?wrapper... 3.1.3 参数设置的问题 内部函数参数设置为 (*args, **kw) 的目的是可以接收 任意参数 ，关于如何接收任意参数的内容在前面的函数参数 [1] 部分已经介绍过。
之所以要让 wrapper 能够接收任意参数，是因为我们在定义装饰器的时候并不知道会用来装饰什么函数，具体函数的参数又是什么情况；定义为“可以接收任意参数”能够极大增强代码的适应性。
另外，还要注意给出参数的位置。
要明确一个概念：除了函数头的位置，其他地方一旦给出了函数参数，表达式的含义就不再是“ 一个函数对象 ”，而是“ 一次函数调用 ”。
因此，我们的装饰器目的是返回一个函数对象，返回语句的对象一定是不带参数的函数名；在内部函数中，我们是需要对原函数进行调用，因此需要带上函数参数，否则，如果内部函数的返回值还是一个函数对象，就还需要再给一组参数才能够调用原函数。Show code：
>>>?def?IAmDecorator(fun):...?????def?wrapper(*args,?**kw):...?????????print("我真的是一个装饰器")...?????????return?fun...?????return?wrapper...>>>?@IAmDecorator...?def?func(h):...?????print("我是原函数")...>>>?func()我真的是一个装饰器<function?func?at?0x000001FF32E66950>原函数没有被成功调用，只是得到了原函数对应的函数对象。只有进一步给出了下一组参数，才能够发生正确的调用（为了演示参数的影响，在函数 func 的定义中增加了一个参数 h ）：
>>>?func()(h=1)我真的是一个装饰器我是原函数
只要明白了带参数和不带参数的区别，并且知道你想要的到底是什么效果，就不会在参数上犯错误了。并且也完全不必拘泥上述规则，也许你要的就是一个未经调用的函数对象呢？
把握住这一点，嵌套的装饰器、嵌套的内部函数这些也就都不是问题了。
3.1.4 函数属性本小节内容启发于廖雪峰的官方网站-Python 教程-函数式编程-装饰器 [2]
还应注意的是，经过装饰器的修饰，原函数的属性也发生了改变。
>>>?def?func():...?????print("我是原函数")...>>>?func.__name__'func'正常来说，定义一个函数，其函数名称与对应的变量应该是一致的，这样在一些需要以变量名标识、索引函数对象时才能够避免不必要的问题。但是事情并不是那么顺利：
>>>?@IAmDecorator...?def?func():...?????print("我是原函数")...>>>?func.__name__'wrapper'变量名还是那个变量名，原函数还是那个原函数，但是函数名称却变成了装饰器中内部函数的名称。
在这里我们可以使用 Python 内置模块 functools 中的 wraps 工具，实现“在使用装饰器扩展函数功能的同时，保留原函数属性”这一目的。这里 functools.wraps 本身也是一个装饰器。运行效果如下：
>>>?import?functools>>>?#?定义保留原函数属性的装饰器...?def?IAmDecorator(fun):...?????@functools.wraps(fun)...?????def?wrapper(*args,?**kw):...?????????print("我真的是一个装饰器")...?????????return?fun(*args,?**kw)...?????return?wrapper...>>>?@IAmDecorator...?def?func():...?????print("我是原函数")...>>>?func.__name__'func'大功告成！
3.2 类装饰器
本节部分参考[Python3 文档-复合语句-类定义 [3] ]和[python 一篇文章搞懂装饰器所有用法 [4] ]中类装饰器相关部分
类装饰器的概念与函数装饰器类似，使用上语法也差不多：
@ClassDecoratorclass?Foo:????pass
等价于
class?Foo:????passFoo?=?ClassDecorator(Foo)
在定义类装饰器的时候，要保证类中存在 __init__ 和 __call__ 两种方法。其中 __init__ 方法用以接收原函数或类， __call__ 方法用以实现装饰逻辑。
简单来讲， __init__ 方法负责在初始化类实例的时候，将传入的函数或类绑定到这个实例上；而 __call__ 方法则与一般的函数装饰器差不多，连构造都没什么两样，可以认为 __call__ 方法就是一个函数装饰器，因此不再赘述。
3.3 多个装饰器的情况
多个装饰器可以嵌套，具体情况可以理解为从下往上结合的复合函数；或者也可以理解为下一个装饰器的值是前一个装饰器的参数。
举例来说，下面两段代码是等价的：
@f1(arg)@f2def?func():?????pass
和
def?func():?????passfunc?=?f1(arg)(f2(func))
理解了前面的内容，这种情况也很容易掌握。
4. 总结
本文介绍了 Python 中的装饰器这一特性，详细讲解了装饰器的实际原理和使用方式，能够大大帮助学习者掌握有关装饰器的知识，减小读懂 Python 代码的阻力，写出更加 pythonic 的代码。
参考
[1] Python3 术语表-装饰器 [5]
[2] Python3 文档-复合语句-函数定义 [6]
[3] Python3 文档-复合语句-类定义 [7]
[4] 语法糖 [8]
[5] 廖雪峰的官方网站-Python 教程-函数式编程-装饰器 [9]
参考资料
[1]函数参数: http://HdhCmsTestjustdopython测试数据/2019/09/19/python-function-param-017/
[2]廖雪峰的官方网站-Python 教程-函数式编程-装饰器: https://HdhCmsTestliaoxuefeng测试数据/wiki/1016959663602400/1017451662295584
[3][Python3 文档-复合语句-类定义: https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#class-definitions
[4][python 一篇文章搞懂装饰器所有用法: https://HdhCmsTestjb51.net/article/168276.htm
[5]1] [Python3 术语表-装饰器: https://docs.python.org/3/glossary.html#term-decorator
[6]2] [Python3 文档-复合语句-函数定义: https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#function-definitions
[7]3] [Python3 文档-复合语句-类定义: https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#class-definitions
[8]4] [语法糖: https://baike.baidu测试数据/item/%E8%AF%AD%E6%B3%95%E7%B3%96/5247005?fr=aladdin
[9]5] [廖雪峰的官方网站-Python 教程-函数式编程-装饰器: https://HdhCmsTestliaoxuefeng测试数据/wiki/1016959663602400/1017451662295584
系列文章 ??第19天：Web 开发 Flask 介绍?? ? ? 第18天：Python 之迭代器? ? ??第17天：Python 之引用? ? ? 第16天：Python 错误和异常?? ?? 第15天：Python 输入输出
?
??第14天：Python 高阶函数
?
??第13天：Python 函数的参数?
?
??第12天：Python 集合
?
??第11天：Python 字典第10天：Python 类与对象
第9天：Python?Tupple
第8天：Python List
第7天：Python 数据结构--序列
第6天：Python 模块和包
第5天：Python 函数
第4天：Python 流程控制
第3天：Python 变量与数据类型
第2天：Python 基础语法
第1天：Python 环境搭建
查看更多关于第20天：Python 之装饰器的详细内容...