先看下面的函数简单理解一下
示例代码：
import logging
def use_logging(func):
logging.error("%s is running" % func.__name__)
func()
def bar():
print('ccc')
use_logging(bar)
运行结果：
上述代码中逻辑上不难理解，但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)。有种简单的方法就是使用装饰器。
简单装饰器实现：
示例代码：
import logging
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.error("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def bar():
print('ccc')
bar = use_logging(bar)
bar()
运行结果：
函数use_logging就是装饰器，它把真正执行的方法放在了func函数里面，看起来bar被use_logging装饰了。
@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。
示例代码：
import logging
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.error("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@use_logging
def bar():
print('aaa')
@use_logging
def foo():
print('bbb')
bar()
foo()
运行结果：
如上述代码所示，可以省去bar = use_logging(bar)这一句定义了，直接调用bar()即可得到想要的结果。对于其它函数也是可以直接调用装饰器来修饰函数的，而不用再次重复性的修改函数或增加新的封装。这样就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。
带参数的装饰器：
装饰器在使用的过程中可以传递参数，增大了装饰器的灵活性。在上述代码中，@use_logging装饰器唯一的参数就是执行业务的函数，在使用装饰器的时候可以传递参数，比如@decorator(a)，这就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。
示例代码：
import logging
def use_logging(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == 'error':
logging.error("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level='info')
def bar():
print('aaa')
@use_logging(level='error')
def foo():
print('bbb')
bar()
foo()
运行结果：
上述代码中的use_logging是允许带参数的装饰器。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。可以将它理解为一个含有参数的装饰器。当使用@use_logging(level="error")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。
关于带参数的装饰器，详见博文：带有参数的装饰器_IT之一小佬的博客-CSDN博客
类装饰器：
类装饰器相比于函数装饰器具有灵活度大、高内聚和封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的__call__方法，当使用@形式时将装饰器附加到函数上，就会调用此方法。
示例代码：
class Test(object):
def __init__(self, func):
self._func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('class decorator running')
self._func()
print('class decorator ending')
@Test
def bar():
print('bar')
bar()
运行结果：
functools.wraps
使用装饰器可以极大的复用了代码，但它也有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表等。
示例代码：
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print(func.__name__ + 'was called')
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
@logged
def test():
"""
does some math
:param x:
:return:
"""
x = 6
return x ** 2
# 上述函数等价于
def test2():
"""
does some math
:param x:
:return:
"""
x = 5
return x ** 2
a = test()
print(a)
b = logged(test2)
print(b())
print("*" * 100)
print(test.__name__)
print(test.__doc__)
print("*" * 100)
print(test2.__name__)
print(test2.__doc__)
运行结果：
上述代码执行结果中不难看出，函数test被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__等信息就变成了with_logging函数的信息了。
出现上述问题有时候是问题是挺严重的，这时候我们可以使用functools.wraps库，wraps本身也是一个装饰器，它能够把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使用装饰器函数也有原函数一样的元信息了。
示例代码：
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 test():
"""
does some math
:param x:
:return:
"""
x = 6
return x ** 2
# 上述函数等价于
def test2():
"""
does some math
:param x:
:return:
"""
x = 5
return x ** 2
a = test()
print(a)
b = logged(test2)
print(b())
print("*" * 100)
print(test.__name__)
print(test.__doc__)
print("*" * 100)
print(test2.__name__)
print(test2.__doc__)
运行结果：
内置装饰器
@staticmathod、@classmethod、@property
装饰器的执行顺序：
@a
@b
@c
def f():
pass
# 等价于
f = a(b(c(f)))
