如果看完這一篇文章還不理解裝飾器，這說明我寫的還不夠清晰藕甩、詳細施敢，那請鼓勵鼓勵我吧。
講 Python 裝飾器前狭莱，我想先舉個例子悯姊，雖有點污，但跟裝飾器這個話題很貼切贩毕。
談裝飾器前，還要先要明白一件事辉阶，Python 中的函數(shù)和 Java先壕、C++不太一樣瘩扼，Python 中的函數(shù)可以像普通變量一樣當做參數(shù)傳遞給另外一個函數(shù)，例如：
正式回到我們的主題集绰。裝飾器本質(zhì)上是一個 Python 函數(shù)或類，它可以讓其他函數(shù)或類在不需要做任何代碼修改的前提下增加額外功能谆棺，裝飾器的返回值也是一個函數(shù)/類對象栽燕。它經(jīng)常用于有切面需求的場景，比如：插入日志改淑、性能測試碍岔、事務(wù)處理、緩存朵夏、權(quán)限校驗等場景蔼啦，裝飾器是解決這類問題的絕佳設(shè)計。有了裝飾器仰猖，我們就可以抽離出大量與函數(shù)功能本身無關(guān)的雷同代碼到裝飾器中并繼續(xù)重用捏肢。概括的講，裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對象添加額外的功能饥侵。
先來看一個簡單例子鸵赫，雖然實際代碼可能比這復雜很多：
現(xiàn)在有一個新的需求躏升，希望可以記錄下函數(shù)的執(zhí)行日志辩棒，于是在代碼中添加日志代碼：
如果函數(shù) bar()煮甥、bar2() 也有類似的需求，怎么做藕赞？再寫一個 logging 在 bar 函數(shù)里成肘？這樣就造成大量雷同的代碼，為了減少重復寫代碼斧蜕，我們可以這樣做双霍，重新定義一個新的函數(shù)：專門處理日志 ，日志處理完之后再執(zhí)行真正的業(yè)務(wù)代碼
這樣做邏輯上是沒問題的洒闸，功能是實現(xiàn)了，但是我們調(diào)用的時候不再是調(diào)用真正的業(yè)務(wù)邏輯 foo 函數(shù)均芽，而是換成了 use_logging 函數(shù)丘逸，這就破壞了原有的代碼結(jié)構(gòu)， 現(xiàn)在我們不得不每次都要把原來的那個 foo 函數(shù)作為參數(shù)傳遞給 use_logging 函數(shù)掀宋，那么有沒有更好的方式的呢深纲？當然有仲锄，答案就是裝飾器。
簡單裝飾器
use_logging 就是一個裝飾器儒喊，它一個普通的函數(shù)，它把執(zhí)行真正業(yè)務(wù)邏輯的函數(shù) func 包裹在其中币呵，看起來像 foo 被 use_logging 裝飾了一樣怀愧，use_logging 返回的也是一個函數(shù)，這個函數(shù)的名字叫 wrapper余赢。在這個例子中芯义，函數(shù)進入和退出時 ，被稱為一個橫切面没佑，這種編程方式被稱為面向切面的編程毕贼。
@ 語法糖
如果你接觸 Python 有一段時間了的話，想必你對 @ 符號一定不陌生了蛤奢，沒錯 @ 符號就是裝飾器的語法糖鬼癣，它放在函數(shù)開始定義的地方，這樣就可以省略最后一步再次賦值的操作啤贩。
如上所示，有了 @ 痹屹，我們就可以省去foo = use_logging(foo)這一句了章郁，直接調(diào)用 foo() 即可得到想要的結(jié)果。你們看到了沒有志衍，foo() 函數(shù)不需要做任何修改暖庄，只需在定義的地方加上裝飾器，調(diào)用的時候還是和以前一樣楼肪，如果我們有其他的類似函數(shù)培廓，我們可以繼續(xù)調(diào)用裝飾器來修飾函數(shù)，而不用重復修改函數(shù)或者增加新的封裝春叫。這樣肩钠，我們就提高了程序的可重復利用性，并增加了程序的可讀性暂殖。
裝飾器在 Python 使用如此方便都要歸因于 Python 的函數(shù)能像普通的對象一樣能作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)价匠，可以被賦值給其他變量，可以作為返回值呛每，可以被定義在另外一個函數(shù)內(nèi)踩窖。
可能有人問晨横，如果我的業(yè)務(wù)邏輯函數(shù) foo 需要參數(shù)怎么辦毙石？比如：
我們可以在定義 wrapper 函數(shù)的時候指定參數(shù)：
這樣 foo 函數(shù)定義的參數(shù)就可以定義在 wrapper 函數(shù)中徐矩。這時滞时，又有人要問了，如果 foo 函數(shù)接收兩個參數(shù)呢滤灯？三個參數(shù)呢坪稽？更有甚者，我可能傳很多個鳞骤。當裝飾器不知道 foo 到底有多少個參數(shù)時窒百，我們可以用 *args 來代替：
如此一來豫尽，甭管 foo 定義了多少個參數(shù)籍滴，我都可以完整地傳遞到 func 中去卢鹦。這樣就不影響 foo 的業(yè)務(wù)邏輯了穴豫。這時還有讀者會問渔肩，如果 foo 函數(shù)還定義了一些關(guān)鍵字參數(shù)呢？比如：
這時妄呕，你就可以把 wrapper 函數(shù)指定關(guān)鍵字函數(shù)：
帶參數(shù)的裝飾器
裝飾器還有更大的靈活性嗽测，例如帶參數(shù)的裝飾器绪励，在上面的裝飾器調(diào)用中，該裝飾器接收唯一的參數(shù)就是執(zhí)行業(yè)務(wù)的函數(shù) foo 唠粥。裝飾器的語法允許我們在調(diào)用時疏魏，提供其它參數(shù)，比如@decorator(a)晤愧。這樣大莫，就為裝飾器的編寫和使用提供了更大的靈活性。比如养涮，我們可以在裝飾器中指定日志的等級葵硕，因為不同業(yè)務(wù)函數(shù)可能需要的日志級別是不一樣的眉抬。
上面的 use_logging 是允許帶參數(shù)的裝飾器蜀变。它實際上是對原有裝飾器的一個函數(shù)封裝悄谐，并返回一個裝飾器。我們可以將它理解為一個含有參數(shù)的閉包库北。當我
們使用@use_logging(level="warn")調(diào)用的時候爬舰，Python 能夠發(fā)現(xiàn)這一層的封裝们陆，并把參數(shù)傳遞到裝飾器的環(huán)境中。
@use_logging(level="warn")等價于@decorator
類裝飾器
沒錯情屹，裝飾器不僅可以是函數(shù)坪仇，還可以是類，相比函數(shù)裝飾器垃你，類裝飾器具有靈活度大椅文、高內(nèi)聚、封裝性等優(yōu)點惜颇。使用類裝飾器主要依靠類的call方法皆刺，當使用 @ 形式將裝飾器附加到函數(shù)上時，就會調(diào)用此方法凌摄。
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(shù)的元信息不見了锨亏，比如函數(shù)的docstring痴怨、name、參數(shù)列表屯伞，先看例子：
裝飾器
函數(shù)
不難發(fā)現(xiàn)劣摇，函數(shù) f 被with_logging取代了珠移，當然它的docstring，name就是變成了with_logging函數(shù)的信息了末融。好在我們有functools.wraps钧惧，wraps本身也是一個裝飾器，它能把原函數(shù)的元信息拷貝到裝飾器里面的 func 函數(shù)中勾习，這使得裝飾器里面的 func 函數(shù)也有和原函數(shù) foo 一樣的元信息了浓瞪。
裝飾器順序
一個函數(shù)還可以同時定義多個裝飾器巧婶，比如：
它的執(zhí)行順序是從里到外，最先調(diào)用最里層的裝飾器艺栈，最后調(diào)用最外層的裝飾器英岭，它等效于
