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「低门槛 手把手」python 装饰器(Decorators)原理说明
本文目的是由浅入深地介绍python装饰器原理
装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分
其功能是， 在不修改原函数(类)定义代码的情况下，增加新的功能
为了理解和实现装饰器，我们先引入2个核心操作：
在这个例子中，函数hi的形参name，默认为'world'
在函数内部，又定义了另一个函数 howdoyoudo，定义这个函数时，将形参name作为新函数的形参name2的默认值。
因此，在函数内部调用howdoyoudo()时，将以调用hi时的实参为默认值，但也可以给howdoyoudo输入其他参数。
上面的例子运行后输出结果为：
这里新定义的howdoyoudo可以称作一个“闭包”。不少关于装饰器的blog都提到了这个概念，但其实没必要给它取一个多专业的名字。我们知道闭包是 函数内的函数 就可以了
当我们进行 def 的时候，我们在做什么？
这时，hi函数，打印一个字符串，同时返回一个字符串。
但hi函数本身也是一个对象，一个可以执行的对象。执行的方式是hi()。
这里hi和hi()有本质区别，
hi 代表了这个函数对象本身
hi() 则是运行了函数，得到函数的返回值。
作为对比，可以想象以下代码
此时也是b存在，可以正常使用。
我们定义2个函数，分别实现自加1， 自乘2，
再定义一个函数double_exec，内容是将某个函数调用2次
在调用double_exec时，可以将函数作为输入传进来
输出结果就是
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同样，也可以将函数作为输出
输出结果为
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有了以上两个核心操作，我们可以尝试构造装饰器了。
装饰器的目的： 在不修改原函数(类)定义代码的情况下，增加新的功能
试想一下，现在有一个原函数
在不修改原函数定义代码的情况下，如果想进行函数内容的添加，可以将这个函数作为一个整体，添加到这样的包裹中：
我们定义了一个my_decorator函数，这个函数进行了一种操作：
对传入的f，添加操作(运行前后增加打印)，并把添加操作后的内容连同运行原函数的内容，一起传出
这个my_decorator，定义了一种增加前后打印内容的行为
调用my_decorator时，对这个行为进行了操作。
因此，new_function是一个在original_function上增加了前后打印行为的新函数
这个过程被可以被称作装饰。
这里已经可以发现，装饰器本身对于被装饰的函数是什么，是不需要考虑的。装饰器本身只定义了一种装饰行为，这个行为是通过装饰器内部的闭包函数()进行定义的。
运行装饰前后的函数，可以清晰看到装饰的效果
我们复现一下实际要用装饰器的情况，我们往往有一种装饰器，想应用于很多个函数，比如
此时，如果我们想给3个print函数都加上装饰器，需要这么做
实际调用的时候，就需要调用添加装饰器的函数名了
当然，也可以赋值给原函数名
这样至少不需要管理一系列装饰前后的函数。
同时，在不需要进行装饰的时候，需要把
全部删掉。
事实上，这样并不方便，尤其对于更复杂的装饰器来说
为此，python提供了一种简写方式
这个定义print1函数前的@my_decorator，相当于在定义完print1后，自动直接运行了
不论采用@my_decorator放在新函数前，还是显示地重写print1 = my_decorator(print1)，都会存在一个问题：
装饰后的函数，名字改变了(其实不止名字，一系列的索引都改变了)
输出结果为:
这个现象的原因是，装饰行为本身，是通过构造了一个新的函数（例子中是wrap_func函数）来实现装饰这个行为的，然后把这个修改后的函数赋给了原函数名。
这样，会导致我们预期的被装饰函数的一些系统变量（比如__name__）发生了变化。
对此，python提供了解决方案：
经过这个行为后，被装饰函数的系统变量问题被解决了
输出结果为
刚才的例子都比较简单，被装饰的函数是没有参数的。如果被装饰的函数有参数，只需要在定义装饰行为时（事实上，这个才更通用），增加(*args, **kwargs)描述即可
之前的描述中可以感受到，对于例子中的装饰行为(前后加打印)，函数被装饰后，本质上是调用了新的装饰函数wrap_func。
因此，如果原函数需要有输入参数传递，只需要在wrap_func（或其他任意名字的装饰函数）定义时，也增加参数输入(*args, **kwargs)，并将这些参数，原封不动地传给待装饰函数f。
这种定义装饰行为的方式更具有普遍性，忘记之前的定义方式吧
我们试一下
输出
这里需要注意的是，如果按照以下的方式定义装饰器
那么以下语句将不会执行
因为装饰后实际的函数wrap_func(虽然名字被改成了原函数，系统参数也改成了原函数)，运行到return f(*args, **kwargs) 的时候已经结束了
因为装饰器my_decorator本身也是可以输入的，因此，只需要在定义装饰器时，增加参数，并在后续函数中使用就可以了，比如
此时装饰器已经可以有输入参数了
输出
你可能发现，为什么不用简写版的方法了
因为以上代码会报错！！
究其原因，虽然
等价于
但是，
并不等价于
这本身和@语法有关，使用@my_decorator时，是系统在应用一个以单个函数作为参数的闭包函数。即，@是不能带参数的。
但是你应该发现了，之前的@wraps(f)不是带参数了吗？请仔细观察以下代码
通过一层嵌套，my_decorator_with_parma本质上是返回了一个参数仅为一个函数的函数(my_decorator)，但因为my_decorator对my_decorator_with_parma来说是一个闭包，my_decorator_with_parma是可以带参数的。（这句话真绕）
通过以上的定义，我们再来看
可以这么理解，my_decorator_with_parma(msg='yusheng')的结果是原来的my_decorator函数，同时，因为my_decorator_with_parma可以传参，参数实际上是参与了my_decorator的（因为my_decorator对my_decorator_with_parma是闭包）， my_decorator_with_parma(msg='yusheng') 全等于 一个有参数参加的my_decorator
因此，以上代码等价于有参数msg传递的
比较绕，需要理解一下，或者干脆强记这种范式：
以上范式包含函数的输入输出、装饰器的输入，可以应对大部分情况了。
实验一下：
输出
以上是一个log装饰器，利用datetime统计了函数的耗时，
并且，装饰器可以进行输出文件操作，如果给出了文件路径，则输出文件，否则就打印。
利用这个装饰器，可以灵活地进行耗时统计
不设置输出文件地址，则打印。运行结果为：
也可以输出到文件
输出结果为
同时在当前目录生成了一个test.log 文件，内容为：
以上的装饰器都是以函数形式出现的，但我们可以稍做改写，将装饰器以类的形式实现。
这个装饰器类Log 上个例子里的装饰器函数log功能是一样的，同时，这个装饰器类还可以作为基类被其他继承，进一步增加功能。
原文
python装饰器使用
装饰器是从英文decorator翻译过来的，从字面上来看就是对某个东西进行修饰，增强被修饰物的功能，下面我们对装饰器做下简单介绍。
一、怎么编写装饰器
装饰器的实现很简单，本质是一个可调用对象，可以是函数、方法、对象等，它既可以装饰函数也可以装饰类和方法，为了简单说明问题，我们实现一个函数装饰器，如下代码：
有了这个装饰器，我们就可以打印出什么时候开始和结束调用函数，对于排查函数的调用链非常方便。
二、带参数的装饰器
上面的例子无论什么时候调用sum都会输出信息，如果我们需要按需输出信息怎么实现呢，这时就要用到带参数的装饰器了，如下代码：
对sum使用装饰器时没有参数，这时debug为0，所以调用sum时不会输出函数调用相关信息。
对multi使用装饰器时有参数，这时debug为1，所以调用multi时会输出函数调用相关信息。
三、函数名字问题
当我们打印被装饰后的函数名字时，不知道大家有没发现输出的不是函数本身的名字，如下代码会输出‘wrap’而不是‘sum’：
有时这种表现并不是我们想要的，我们希望被装饰后的函数名字还是函数本身，那要怎么实现呢？很简单，只需要引入functools.wraps即可，如下代码就会输出‘sum’了：
看完后是不是觉得python装饰器很简单，只要了解它的本质，怎么写都行，有好多种玩法呢。
关于python装饰器的问题
装饰器函数参数要传函数，而不是字符串。
装饰器函数特点:
1，参数为函数对象
2，使用内部函数
3，返回函数对象
在你的代码中:
装饰器函数是arg_func(sex)
内部函数是func1()
被装饰函数是man()和woman()
所以代码要改成:
def arg_func(sex):
def func1():
sex()
if(sex.__name__=='man'):
print("you can 't")
if(sex.__name__=='woman'):
print("you can")
return func1
@arg_func
def man():
print('good good study')
@arg_func
def woman():
print('good good study')
man()
woman()
PS:装饰器就是为了简化代码，增加可读性，方便团队开发，在不修改原函数代码的前提下，通过封装修改功能，而@修饰就是为了通过原函数名调用时，不直接执行原函数，而是把原函数传递到装饰器函数，通过内部函数(闭包)来调用原函数。这样好处，就是统一调用方式。
如何理解Python装饰器
所谓装饰器就是把函数包装一下，为函数添加一些附加功能，装饰器就是一个函数，参数为被包装的函数，返回包装后的函数：你可以试下：
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def d(fp):
def _d(*arg, **karg):
print "do sth before fp.."
r= fp(*arg, **karg)
print "do sth after fp.."
return r
return _d
@d
def f():
print "call f"
#上面使用@d来表示装饰器和下面是一个意思
#f = d(f)
f()#调用f
追问：
如果装饰器和被装饰的函数还有其他参数呢？
追答：
装饰器带参数：再包装一层
被装饰的函数还有其他参数：上面的例子包装函数就是接收任意形式的参数
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# -*- coding: cp936 -*-
def d(a):
def _d(fp):
def __d(*arg, **karg):
print a
print "do sth before fp.."
r= fp(*arg, **karg)
print "do sth after fp.."
return r
return __d
return _d
@d("haha")
def f():
print "call f"
@d("hehe")
def f2(a, b=2):
print "call f2"
print a+b
f()
print "-"*20
f2(1)
print "-"*20
f2(a=1,b=4)
