为什么需要装饰器
我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数。
def say_hello():
print("hello!")
def say_goodbye():
print("hello!") # bug here
if __name__ == '__main__':
say_hello()
say_goodbye()
但是在实际调用中，我们发现程序出错了，上面的代码打印了两个hello。经过调试你发现是say_goodbye()出错了。老板要求调用每个方法前都要记录进入函数的名称，比如这样：
[DEBUG]: Enter say_hello()
Hello!
[DEBUG]: Enter say_goodbye()
Goodbye!
好，小A是个毕业生，他是这样实现的。
def say_hello():
print("[DEBUG]: enter say_hello()")
print("hello!")
def say_goodbye():
print("[DEBUG]: enter say_goodbye()")
print("hello!")
if __name__ == '__main__':
say_hello()
say_goodbye()
很low吧？ 嗯是的。小B工作有一段时间了，他告诉小A可以这样写。
def debug():
import inspect
caller_name = inspect.stack()[1][3]
print("[DEBUG]: enter {}()".format(caller_name))
def say_hello():
debug()
print("hello!")
def say_goodbye():
debug()
print("goodbye!")
if __name__ == '__main__':
say_hello()
say_goodbye()
是不是好一点？那当然，但是每个业务函数里都要调用一下debug()函数，是不是很难受？万一老板说say相关的函数不用debug，do相关的才需要呢？
那么装饰器这时候应该登场了。
装饰器的定义
要想了解装饰器，首先要了解一个概念，闭包。什么是闭包，一句话说就是，在函数中再嵌套一个函数，并且引用外部函数的变量，这就是一个闭包了。
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。
概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的函数或对象添加额外的功能。
装饰器的使用
怎么写一个装饰器
在早些时候 ,为一个函数添加额外功能的写法是这样的。
def debug(func):
def wrapper():
print("[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__))
return func()
return wrapper
def say_hello():
print("hello!")
say_hello = debug(say_hello) # 添加功能并保持原函数名不变
print(say_hello())
上面的debug函数其实已经是一个装饰器了，它对原函数做了包装并返回了另外一个函数，额外添加了一些功能。因为这样写实在不太优雅，在后面版本的Python中支持了@语法糖，下面代码等同于早期的写法。
def debug(func):
def wrapper():
print("[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__))
return func()
return wrapper
@debug
def say_hello():
print("hello!")
print(say_hello())
这是最简单的装饰器，但是有一个问题，如果被装饰的函数需要传入参数，那么这个装饰器就坏了。因为返回的函数并不能接受参数，你可以指定装饰器函数wrapper接受和原函数一样的参数，比如：
def debug(func):
def wrapper(something): # 指定一毛一样的参数
print("[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__))
return func(something)
return wrapper # 返回包装过函数
@debug
def say(something):
print("hello {}!".format(something))
print(say('word'))
这样你就解决了一个问题，但又多了N个问题。因为函数有千千万，你只管你自己的函数，别人的函数参数是什么样子，鬼知道？还好Python提供了可变参数*args和关键字参数**kwargs，有了这两个参数，装饰器就可以用于任意目标函数了。
#声明装饰器
def debug(func):
def wrapper(*args, **kwargs): # 指定宇宙无敌参数
print("[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__))
print('Prepare and say...',)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper # 返回
#声明函数和引用装饰器
@debug
def say(something):
print("hello {}!".format(something))
#调用函数，调用装饰器
print(say('word'))
至此，你已了解到了装饰器写法。
装饰器调用顺序
装饰器是可以叠加使用的，那么使用装饰器以后代码是啥顺序呢？
对于Python中的”@”语法糖，装饰器的调用顺序与使用 @ 语法糖声明的顺序相反。
def tips(func):
def nei(a,b):
print('start')
func(a,b)
print('stop')
return nei
@tips
def add(a,b):
print(a+b)
if __name__ == '__main__':
add(4,5)
在上个例子中，”add(4,5)=tips(add(4,5))”。
扩展0：常规的函数写法
import time
def i_can_sleep():
time.sleep(3)
start_time = time.time()
i_can_sleep()
stop_time = time.time()
print("函数运行了 %s 秒" %(stop_time - start_time))
正常写法首先是由start_time调用时间函数，显示开始时间，之后调用写好的函数i_can_sleep睡眠3秒钟结束，再调用时间函数stop_time表示结束时间，最后用结束时长减去开始时长，得到的时间，就可计算一个函数的运行时间，一共用了多少时长。
扩展1：装饰器函数语法
import time
def timeer(func):
def wrapper():
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
print("函数运行了 %s 秒" %(stop_time - start_time))
return wrapper
#上面实例是闭包的写法，装饰器函数
@timeer #调用装饰器
def i_can_sleep():
time.sleep(3)
#调用i_can_sleep()函数时，前有装饰器，需要调用装饰器，也就是timeer(func)函数
i_can_sleep()
扩展2：带参数且参数不在装饰器里的函数语法
def tips(func):
def nei(a,b):
print('start')
func(a,b)
print('stop')
return nei
@tips
def add(a,b):
print(a+b)
@tips
def sub(a,b):
print(a-b)
print(add(4,5))
print(sub(10,5))
扩展3：带参数且参数在装饰器里的函数语法
def new_tips(argv):
def tips(func):
def nei(a,b):
print('start %s' %argv,func.__name__)
func(a,b)
print('stop')
return nei
return tips
@new_tips('add')
def add(a,b):
print(a+b)
if __name__ == '__main__':
add(4,5)
