python装饰器用来扩展原来函数功能，能让函数在不做任何变动的情况下增加某些额外的功能
比如插入日志、性能测试、时间测试等等
装饰器的返回值也是一个函数对象
在了解装饰器之前我们先来了解一下python中的*和**
下面请看代码：
def mul(*args):
for value in args:
print("args:", value)
print(args)
print(*args)
def mul2(**kw):
for key, value in kw.items():
print(key + ":" + value)
print(kw)
print(*kw)
if __name__ == '__main__':
mul(1,'a',True)
print('\n')
mul2(name='Tony', age='20', single='True')
程序截图：
看见程序后应该有点意思了吧，*号就像一只手一样，把你要用到的数据抓出来
其实概括性的就两句话：
一个星（*）：表示接收的参数作为tuple来处理
两个星（**）：表示接收的参数作为dict来处理
接下来看一个没有参数的简易装饰器，让大家了解一下装饰器的功能：
def decorator(func):
def wrapper():
print('start {}'.format(func.__name__))
return wrapper
@decorator
def func_a():
pass
@decorator
def func_b():
pass
def func_c():
pass
func_c = decorator(func_c) # decorator装饰器和这句功能一样
这个装饰器很简单，就是在每个函数运行时都打印start+函数名
再来看每个函数运行截图：
看到func_c函数运行起来和a、b没什么区别
一般的装饰器都得携带或多或少的几个参数，同时加上*args和**kw的话我们就不用担心收到的是个tuple还是dict了
也不管收到的有几个参数，如果tuple和dict混杂起来，得保证tuple的参数在前面
程序如下：
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('start {}'.format(func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
@decorator
def func_a(a, b):
return a + b
@decorator
def func_b(a, b, c):
return a + b + c
@decorator
def func_c(a=5, b=3):
return a - b
@decorator
def func_d(a, b=3, c=5):
return a - b + c
我给的例子还是比较典型的，一个tuple，一个三个参数的tuple，一个dict，还有一个tuple混dict
程序运行截图：
