你写过哪些真正生产可用的 Python 装饰器？
当然，我很乐意分享一些我实际写过并觉得非常有用的 Python 装饰器。说实话，刚开始接触装饰器的时候，觉得它像魔法一样，但一旦理解了它的本质，你会发现它能极大地提升代码的清晰度、复用性和可维护性。我尽量用平实的语言，结合具体的例子来讲述，希望能让你觉得这些不是“AI”写出来的，而是实实在在的经验分享。
我写的装饰器，大部分都围绕着“关注点分离”这个核心。当你的函数需要做一些“额外”的事情，比如日志记录、权限检查、缓存、定时等等，而这些事情跟函数的核心业务逻辑不搭边时，装饰器就是最佳选择。
1. 简单的日志记录装饰器 (`@log_calls`)
这是我最常用，也是最早掌握的装饰器之一。很多时候，我们需要知道某个函数什么时候被调用了，传入了什么参数，以及它返回了什么。手动在每个函数里加 `print` 语句太麻烦了，而且容易遗漏。
场景： 调试，审计，了解函数调用流程。
我的实现思路：
1. 定义一个函数，它接受一个函数 `func` 作为参数（这就是被装饰的函数）。
2. 在内部定义另一个函数，我们称之为 `wrapper`。这个 `wrapper` 函数会接收 `func` 的所有参数（位置参数和关键字参数），并用 `args` 和 `kwargs` 来捕获。
3. 在 `wrapper` 函数里，做“装饰”的事情：
打印调用信息：函数名、传入的参数。
调用原始函数 `func`，并把捕获到的参数传进去：`result = func(args, kwargs)`。
再次打印信息：函数执行完毕、返回结果。
返回 `result`。
4. 返回 `wrapper` 函数。
代码示例：
```python
import functools
def log_calls(func):
@functools.wraps(func) 这个很重要，后面会解释
def wrapper(args, kwargs):
记录调用前的日志
print(f" Calling function: {func.__name__} ")
print(f" Arguments: args={args}, kwargs={kwargs}")
try:
执行原始函数
result = func(args, kwargs)
记录调用后的日志
print(f" Function {func.__name__} finished ")
print(f" Returned: {result}")
return result
except Exception as e:
记录异常日志
print(f" Function {func.__name__} raised an exception ")
print(f" Exception: {e}")
raise 重新抛出异常，保证程序的正常流程
return wrapper
使用示例
@log_calls
def add(a, b):
"""This function adds two numbers."""
return a + b
@log_calls
def greet(name="World"):
"""This function greets a person."""
return f"Hello, {name}!"
if __name__ == "__main__":
print(add(5, 3))
print("" 20)
print(greet("Alice"))
print("" 20)
print(greet())
```
为什么 `@functools.wraps(func)` 很重要？
你可能会注意到我用了 `@functools.wraps(func)`。这是为了 保留原始函数的元信息。如果没有它，当你检查 `add.__name__` 或者 `add.__doc__` 时，你会得到 `wrapper` 的信息，而不是 `add` 本身的信息。这对于文档生成工具、调试以及理解代码都会造成很大的困扰。`@wraps` 会将原始函数 `func` 的 `__name__`、`__doc__`、`__module__` 等属性复制到 `wrapper` 函数上。
这个装饰器的优点：
关注点分离：日志逻辑和核心计算逻辑完全分开。
代码复用：一旦写好，可以在任何函数上使用，无需复制代码。
易于维护：如果日志格式需要改变，只需要修改 `log_calls` 装饰器即可。
2. 带参数的装饰器 (`@require_permission`)
有时候，装饰器本身也需要一些配置信息。比如，我需要一个装饰器来检查用户是否有某种权限，而权限的类型是可以传进来的。
场景： Web框架中的权限控制，API接口的访问限制。
我的实现思路：
1. 定义一个“工厂函数”，它 接受装饰器需要的参数（比如 `permission_type`）。
2. 这个工厂函数返回一个真正的装饰器函数（就是上面 `log_calls` 那样的，接受 `func`）。
3. 在这个返回的装饰器函数内部，定义 `wrapper` 函数，接收 `args` 和 `kwargs`。
4. 在 `wrapper` 函数中，使用从工厂函数传进来的参数（`permission_type`）进行判断。
5. 进行权限检查（这里我用一个模拟函数 `check_permission`）。
如果权限不足，可以抛出异常或者返回错误提示。
如果权限足够，则调用原始函数 `func(args, kwargs)` 并返回结果。
6. 返回 `wrapper` 函数。
代码示例：
```python
import functools
def require_permission(permission_type):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(args, kwargs):
模拟的权限检查函数
user_permissions = ["read_data", "write_data"] 假设当前用户的权限
print(f"Checking permission '{permission_type}' for function '{func.__name__}'...")
if permission_type not in user_permissions:
print(f"Permission denied: '{permission_type}' required, but user only has {user_permissions}")
raise PermissionError(f"User does not have '{permission_type}' permission.")
else:
print(f"Permission '{permission_type}' granted.")
return func(args, kwargs)
return wrapper
return decorator
使用示例
@require_permission("read_data")
def view_dashboard(user_id):
"""Displays the user's dashboard."""
return f"Dashboard data for user {user_id}"
@require_permission("write_data")
def update_profile(user_id, new_data):
"""Updates user profile."""
return f"Profile for user {user_id} updated with {new_data}"
@require_permission("delete_user")
def delete_user_account(user_id):
"""Deletes a user account."""
return f"User {user_id} account deleted."
if __name__ == "__main__":
try:
print(view_dashboard(101))
print("" 20)
print(update_profile(102, {"email": "new.email@example.com"}))
print("" 20)
print(delete_user_account(103)) 这会引发 PermissionError
except PermissionError as e:
print(f"Caught expected error: {e}")
```
这个装饰器的优点：
灵活性：装饰器的行为可以根据传入的参数进行调整。
可配置性：无需为不同的权限类型编写多个类似的装饰器。
3. 缓存装饰器 (`@cache_result`)
对于那些计算量大、执行时间长，但输入相同的函数，缓存是一个非常实用的优化手段。
场景： 科学计算，数据处理，API调用结果缓存。
我的实现思路：
1. 定义一个装饰器函数，它接收 `func`。
2. 在装饰器函数内部，维护一个字典 `cache` 来存储结果。
3. 定义 `wrapper` 函数，接收 `args` 和 `kwargs`。
4. 在 `wrapper` 函数中：
构造一个可哈希的键，用于在 `cache` 字典中查找。通常将 `args` 和 `kwargs` 结合起来，但要注意 `kwargs` 的顺序问题，可以将其转换为元组 `(key, value)` 的列表，然后排序。
检查键是否存在于 `cache` 中：
如果存在，直接返回 `cache[key]`。
如果不存在，执行原始函数 `func(args, kwargs)`，将结果存入 `cache`，然后返回结果。
5. 返回 `wrapper` 函数。
代码示例：
```python
import functools
import time
def cache_result(func):
cache = {}
@functools.wraps(func)
def wrapper(args, kwargs):
构造缓存键，需要处理可变类型和关键字参数的顺序
将关键字参数转换为一个有序的元组列表
sorted_kwargs = sorted(kwargs.items())
组合位置参数和排序后的关键字参数，形成一个可哈希的元组
cache_key = (args, tuple(sorted_kwargs))
if cache_key in cache:
print(f"Cache hit for {func.__name__} with key: {cache_key}")
return cache[cache_key]
else:
print(f"Cache miss for {func.__name__} with key: {cache_key}. Computing...")
start_time = time.time()
result = func(args, kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Computed in {end_time start_time:.4f} seconds.")
cache[cache_key] = result
return result
return wrapper
使用示例
@cache_result
def slow_calculation(a, b, delay=1):
"""Performs a slow calculation with a delay."""
print(f" (Simulating slow calculation for {a}, {b})")
time.sleep(delay)
return a b
@cache_result
def another_slow_calculation(x, y=10, , factor=1):
"""Another slow calculation with optional keyword arguments."""
print(f" (Simulating slow calculation for {x}, {y}, {factor})")
time.sleep(1)
return x + y factor
if __name__ == "__main__":
print("First call to slow_calculation(2, 3):")
print(slow_calculation(2, 3))
print(" Second call to slow_calculation(2, 3):")
print(slow_calculation(2, 3)) 应该会从缓存中读取
print(" First call to slow_calculation(4, 5, delay=2):")
print(slow_calculation(4, 5, delay=2))
print(" Second call to slow_calculation(4, 5, delay=2):")
print(slow_calculation(4, 5, delay=2)) 应该会从缓存中读取
print(" First call to another_slow_calculation(5):")
print(another_slow_calculation(5))
print(" Second call to another_slow_calculation(5):")
print(another_slow_calculation(5)) 应该会从缓存中读取
print(" Third call to another_slow_calculation(5, y=20):")
print(another_slow_calculation(5, y=20))
print(" Fourth call to another_slow_calculation(5, y=20):")
print(another_slow_calculation(5, y=20)) 应该会从缓存中读取
```
关于缓存键的注意事项：
参数顺序：Python 字典键必须是可哈希的，而且对于函数调用，`func(1, 2)` 和 `func(b=2, a=1)` 是等价的。所以，构建缓存键时，需要将关键字参数也考虑进去，并且最好按照一定的顺序（比如按参数名排序）来构造键，以确保相同的函数调用总能生成相同的键。
不可哈希的参数：如果函数接收列表、字典这样的可变类型作为参数，直接用它们作为缓存键会出错。这时需要进行转换，比如将列表转换为元组，或者使用字符串表示。我的 `cache_result` 示例中，为了简化，假设传入的参数是可哈希的。如果需要处理更复杂的情况，`functools.lru_cache` 是一个更强大的选择，它内置了处理这些问题的逻辑。
这个装饰器的优点：
性能提升：显著减少重复计算的时间。
无侵入性：不需要修改被装饰函数的内部代码。
4. 装饰器嵌套
你也可以把多个装饰器应用在同一个函数上。它们的执行顺序是从下往上（或从里往外）的。
示例：
```python
@log_calls
@cache_result
def get_complex_data(item_id):
"""Fetches and processes complex data."""
print(f" Fetching and processing data for {item_id}...")
time.sleep(2)
return {"id": item_id, "data": f"complex_data_for_{item_id}"}
if __name__ == "__main__":
print(get_complex_data(100))
print("" 20)
print(get_complex_data(100)) 缓存生效，但日志仍然会显示“Cache hit”
```
在这个例子中，`get_complex_data` 首先被 `@cache_result` 装饰，然后 `cache_result` 返回的 `wrapper` 函数又被 `@log_calls` 装饰。所以，当 `get_complex_data(100)` 被调用时，实际上是 `log_calls` 装饰的 `wrapper` 被调用，这个 `wrapper` 内部又调用了 `cache_result` 装饰的 `wrapper`，最终才执行 `get_complex_data` 的原始逻辑。
总结
装饰器真的是 Python 中一个非常优雅的特性，它让我能够在不触碰核心业务逻辑的前提下，为函数增加各种“横切关注点”的功能。以上这些是我在实际项目中经常用到，并且觉得能解决实际问题的装饰器。
@log_calls：调试和审计的利器。
@require_permission：权限控制的灵活实现。
@cache_result：性能优化的实用工具。
理解装饰器的核心是理解“函数是一等公民”，可以被传递、赋值和返回。掌握了这一点，你就能写出更干净、更模块化、更强大的 Python 代码了。
希望这些详细的例子和解释能让你觉得它们是“活”的，并且能够激发你写出更多有用的装饰器！
我写的装饰器，大部分都围绕着“关注点分离”这个核心。当你的函数需要做一些“额外”的事情，比如日志记录、权限检查、缓存、定时等等，而这些事情跟函数的核心业务逻辑不搭边时，装饰器就是最佳选择。
1. 简单的日志记录装饰器 (`@log_calls`)
这是我最常用，也是最早掌握的装饰器之一。很多时候，我们需要知道某个函数什么时候被调用了，传入了什么参数，以及它返回了什么。手动在每个函数里加 `print` 语句太麻烦了，而且容易遗漏。
场景： 调试，审计，了解函数调用流程。
我的实现思路：
1. 定义一个函数，它接受一个函数 `func` 作为参数（这就是被装饰的函数）。
2. 在内部定义另一个函数，我们称之为 `wrapper`。这个 `wrapper` 函数会接收 `func` 的所有参数（位置参数和关键字参数），并用 `args` 和 `kwargs` 来捕获。
3. 在 `wrapper` 函数里，做“装饰”的事情：
打印调用信息：函数名、传入的参数。
调用原始函数 `func`，并把捕获到的参数传进去：`result = func(args, kwargs)`。
再次打印信息：函数执行完毕、返回结果。
返回 `result`。
4. 返回 `wrapper` 函数。
代码示例：
```python
import functools
def log_calls(func):
@functools.wraps(func) 这个很重要，后面会解释
def wrapper(args, kwargs):
记录调用前的日志
print(f" Calling function: {func.__name__} ")
print(f" Arguments: args={args}, kwargs={kwargs}")
try:
执行原始函数
result = func(args, kwargs)
记录调用后的日志
print(f" Function {func.__name__} finished ")
print(f" Returned: {result}")
return result
except Exception as e:
记录异常日志
print(f" Function {func.__name__} raised an exception ")
print(f" Exception: {e}")
raise 重新抛出异常，保证程序的正常流程
return wrapper
使用示例
@log_calls
def add(a, b):
"""This function adds two numbers."""
return a + b
@log_calls
def greet(name="World"):
"""This function greets a person."""
return f"Hello, {name}!"
if __name__ == "__main__":
print(add(5, 3))
print("" 20)
print(greet("Alice"))
print("" 20)
print(greet())
```
为什么 `@functools.wraps(func)` 很重要？
你可能会注意到我用了 `@functools.wraps(func)`。这是为了 保留原始函数的元信息。如果没有它，当你检查 `add.__name__` 或者 `add.__doc__` 时，你会得到 `wrapper` 的信息，而不是 `add` 本身的信息。这对于文档生成工具、调试以及理解代码都会造成很大的困扰。`@wraps` 会将原始函数 `func` 的 `__name__`、`__doc__`、`__module__` 等属性复制到 `wrapper` 函数上。
这个装饰器的优点：
关注点分离：日志逻辑和核心计算逻辑完全分开。
代码复用：一旦写好，可以在任何函数上使用，无需复制代码。
易于维护：如果日志格式需要改变，只需要修改 `log_calls` 装饰器即可。
2. 带参数的装饰器 (`@require_permission`)
有时候，装饰器本身也需要一些配置信息。比如，我需要一个装饰器来检查用户是否有某种权限，而权限的类型是可以传进来的。
场景： Web框架中的权限控制，API接口的访问限制。
我的实现思路：
1. 定义一个“工厂函数”，它 接受装饰器需要的参数（比如 `permission_type`）。
2. 这个工厂函数返回一个真正的装饰器函数（就是上面 `log_calls` 那样的，接受 `func`）。
3. 在这个返回的装饰器函数内部，定义 `wrapper` 函数，接收 `args` 和 `kwargs`。
4. 在 `wrapper` 函数中，使用从工厂函数传进来的参数（`permission_type`）进行判断。
5. 进行权限检查（这里我用一个模拟函数 `check_permission`）。
如果权限不足，可以抛出异常或者返回错误提示。
如果权限足够，则调用原始函数 `func(args, kwargs)` 并返回结果。
6. 返回 `wrapper` 函数。
代码示例：
```python
import functools
def require_permission(permission_type):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(args, kwargs):
模拟的权限检查函数
user_permissions = ["read_data", "write_data"] 假设当前用户的权限
print(f"Checking permission '{permission_type}' for function '{func.__name__}'...")
if permission_type not in user_permissions:
print(f"Permission denied: '{permission_type}' required, but user only has {user_permissions}")
raise PermissionError(f"User does not have '{permission_type}' permission.")
else:
print(f"Permission '{permission_type}' granted.")
return func(args, kwargs)
return wrapper
return decorator
使用示例
@require_permission("read_data")
def view_dashboard(user_id):
"""Displays the user's dashboard."""
return f"Dashboard data for user {user_id}"
@require_permission("write_data")
def update_profile(user_id, new_data):
"""Updates user profile."""
return f"Profile for user {user_id} updated with {new_data}"
@require_permission("delete_user")
def delete_user_account(user_id):
"""Deletes a user account."""
return f"User {user_id} account deleted."
if __name__ == "__main__":
try:
print(view_dashboard(101))
print("" 20)
print(update_profile(102, {"email": "new.email@example.com"}))
print("" 20)
print(delete_user_account(103)) 这会引发 PermissionError
except PermissionError as e:
print(f"Caught expected error: {e}")
```
这个装饰器的优点：
灵活性：装饰器的行为可以根据传入的参数进行调整。
可配置性：无需为不同的权限类型编写多个类似的装饰器。
3. 缓存装饰器 (`@cache_result`)
对于那些计算量大、执行时间长，但输入相同的函数，缓存是一个非常实用的优化手段。
场景： 科学计算，数据处理，API调用结果缓存。
我的实现思路：
1. 定义一个装饰器函数，它接收 `func`。
2. 在装饰器函数内部，维护一个字典 `cache` 来存储结果。
3. 定义 `wrapper` 函数，接收 `args` 和 `kwargs`。
4. 在 `wrapper` 函数中：
构造一个可哈希的键，用于在 `cache` 字典中查找。通常将 `args` 和 `kwargs` 结合起来，但要注意 `kwargs` 的顺序问题，可以将其转换为元组 `(key, value)` 的列表，然后排序。
检查键是否存在于 `cache` 中：
如果存在，直接返回 `cache[key]`。
如果不存在，执行原始函数 `func(args, kwargs)`，将结果存入 `cache`，然后返回结果。
5. 返回 `wrapper` 函数。
代码示例：
```python
import functools
import time
def cache_result(func):
cache = {}
@functools.wraps(func)
def wrapper(args, kwargs):
构造缓存键，需要处理可变类型和关键字参数的顺序
将关键字参数转换为一个有序的元组列表
sorted_kwargs = sorted(kwargs.items())
组合位置参数和排序后的关键字参数，形成一个可哈希的元组
cache_key = (args, tuple(sorted_kwargs))
if cache_key in cache:
print(f"Cache hit for {func.__name__} with key: {cache_key}")
return cache[cache_key]
else:
print(f"Cache miss for {func.__name__} with key: {cache_key}. Computing...")
start_time = time.time()
result = func(args, kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Computed in {end_time start_time:.4f} seconds.")
cache[cache_key] = result
return result
return wrapper
使用示例
@cache_result
def slow_calculation(a, b, delay=1):
"""Performs a slow calculation with a delay."""
print(f" (Simulating slow calculation for {a}, {b})")
time.sleep(delay)
return a b
@cache_result
def another_slow_calculation(x, y=10, , factor=1):
"""Another slow calculation with optional keyword arguments."""
print(f" (Simulating slow calculation for {x}, {y}, {factor})")
time.sleep(1)
return x + y factor
if __name__ == "__main__":
print("First call to slow_calculation(2, 3):")
print(slow_calculation(2, 3))
print(" Second call to slow_calculation(2, 3):")
print(slow_calculation(2, 3)) 应该会从缓存中读取
print(" First call to slow_calculation(4, 5, delay=2):")
print(slow_calculation(4, 5, delay=2))
print(" Second call to slow_calculation(4, 5, delay=2):")
print(slow_calculation(4, 5, delay=2)) 应该会从缓存中读取
print(" First call to another_slow_calculation(5):")
print(another_slow_calculation(5))
print(" Second call to another_slow_calculation(5):")
print(another_slow_calculation(5)) 应该会从缓存中读取
print(" Third call to another_slow_calculation(5, y=20):")
print(another_slow_calculation(5, y=20))
print(" Fourth call to another_slow_calculation(5, y=20):")
print(another_slow_calculation(5, y=20)) 应该会从缓存中读取
```
关于缓存键的注意事项：
参数顺序：Python 字典键必须是可哈希的，而且对于函数调用，`func(1, 2)` 和 `func(b=2, a=1)` 是等价的。所以，构建缓存键时，需要将关键字参数也考虑进去，并且最好按照一定的顺序（比如按参数名排序）来构造键，以确保相同的函数调用总能生成相同的键。
不可哈希的参数：如果函数接收列表、字典这样的可变类型作为参数，直接用它们作为缓存键会出错。这时需要进行转换，比如将列表转换为元组，或者使用字符串表示。我的 `cache_result` 示例中，为了简化，假设传入的参数是可哈希的。如果需要处理更复杂的情况，`functools.lru_cache` 是一个更强大的选择，它内置了处理这些问题的逻辑。
这个装饰器的优点：
性能提升：显著减少重复计算的时间。
无侵入性：不需要修改被装饰函数的内部代码。
4. 装饰器嵌套
你也可以把多个装饰器应用在同一个函数上。它们的执行顺序是从下往上（或从里往外）的。
示例：
```python
@log_calls
@cache_result
def get_complex_data(item_id):
"""Fetches and processes complex data."""
print(f" Fetching and processing data for {item_id}...")
time.sleep(2)
return {"id": item_id, "data": f"complex_data_for_{item_id}"}
if __name__ == "__main__":
print(get_complex_data(100))
print("" 20)
print(get_complex_data(100)) 缓存生效，但日志仍然会显示“Cache hit”
```
在这个例子中，`get_complex_data` 首先被 `@cache_result` 装饰，然后 `cache_result` 返回的 `wrapper` 函数又被 `@log_calls` 装饰。所以，当 `get_complex_data(100)` 被调用时，实际上是 `log_calls` 装饰的 `wrapper` 被调用，这个 `wrapper` 内部又调用了 `cache_result` 装饰的 `wrapper`，最终才执行 `get_complex_data` 的原始逻辑。
总结
装饰器真的是 Python 中一个非常优雅的特性，它让我能够在不触碰核心业务逻辑的前提下，为函数增加各种“横切关注点”的功能。以上这些是我在实际项目中经常用到，并且觉得能解决实际问题的装饰器。
@log_calls：调试和审计的利器。
@require_permission：权限控制的灵活实现。
@cache_result：性能优化的实用工具。
理解装饰器的核心是理解“函数是一等公民”，可以被传递、赋值和返回。掌握了这一点，你就能写出更干净、更模块化、更强大的 Python 代码了。
希望这些详细的例子和解释能让你觉得它们是“活”的，并且能够激发你写出更多有用的装饰器！
网友意见
分享一个炼丹的模块注册装饰器。这个装饰器的作用在于，可以使用外部config，快速切换代码中需要用到的模块，非常适合快速实验或者并行实验。
首先的基本的类。
class PluginManager: """Plugin manager""" def __init__(self): self.plugin_container: Dict[str:Dict[str:object]] = {} def register(self, plugin_type: str, plugin_name: str, plugin_cls): if plugin_type not in self.plugin_container: self.plugin_container[plugin_type] = {} self.plugin_container[plugin_type][plugin_name] = plugin_cls def get(self, plugin_type: str, plugin_name: str): if plugin_type in self.plugin_container and plugin_name in self.plugin_container[plugin_type]: return self.plugin_container[plugin_type][plugin_name] else: return None 然后封装两个函数，其中register_plugin便是装饰器。
DefaultPluginManager = PluginManager() def register_plugin(plugin_type: str, plugin_name: str): def decorator(cls): DefaultPluginManager.register(plugin_type, plugin_name, cls) return cls return decorator def get_plugin(plugin_type: str, plugin_name: str): return DefaultPluginManager.get(plugin_type, plugin_name) 写好一个模块，通过装饰器，把它注册一下。例如下面的BCELoss
import plugin @plugin.register_plugin("model_loss", 'BCELoss') class BCELoss: @classmethod def build(cls, cfg): return nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='sum') 使用的时候，从注册表里取出来即可
loss = plugin.get_plugin("model_loss", "BCELoss")
也欢迎关注我的知乎账号 @石溪 ，将持续发布机器学习数学基础及Python数据分析编程应用等方面的精彩内容。
装饰器是python里的一个非常有意思的部分，他用于封装函数代码，显式的将封装器应用到被封装的函数上，从而使得他们选择加入到装饰器指定的功能中。对于在函数运行前处理常见前置条件（例如确认授权），或在函数运行后确保清理（输出清除或异常处理），装饰器都非常有用。
是不是感觉听不明白，太绕了！
简单来说，装饰器就是实现了一个通用的功能，然后将这个通用的功能应用到不同的、需要使用这个功能的函数上，从而避免每次都在不同函数上反复写相同的功能代码。
装饰器的本质是一个函数，他接受被装饰的函数作为位置参数，装饰器通过使用该参数来执行某些操作，然后返回一个函数引用，这个函数可以是原始函数，或者是另外一个函数。
我们举例子说明，装饰器是这样的函数，他们接受被装饰的可调用函数作为唯一的参数，并且返回一个可调用函数，
registry = [] def register(decorated): registry.append(decorated) return decorated def foo(): return 3 foo = register(foo) print(registry[0]) <function foo at 0x00000000025D51E0> register方法是一个简单的装饰器，它把被装饰的函数添加到一个列表中，然后这里是将未改变的被装饰函数返回，可以看出，装饰器一般是传入被装饰函数的引用，然后经过一些指定的处理，最后返回值也是一个函数引用。
还有一种更简单的语法形式：
装饰器的语法糖：我们这里看到的对foo进行装饰的方法是运用
foo = register(foo)语句，还有一种简单的用法是在声明函数的位置应用装饰器，从而使得代码更容易阅读，并且让人立刻意识到使用了装饰器
registry = [] def register(decorated): registry.append(decorated) return decorated @register def foo(x=3): return x @register def bar(x=5): return 5 for func in registry: print(func()) 3 5 再看一个更复杂、更一般化的装饰器函数。装饰器的本质是在执行原有函数（被装饰的函数）的同时，再加上一些额外的功能。
def requires_ints(decorated): def inner(*args, **kwargs): kwarg_values = [i for i in kwargs.values()] for arg in list(args) + kwarg_values: if not isinstance(arg, int): raise TypeError('{} only accepts integers as arguments'.format(decorated.__name__)) return decorated(*args, **kwargs) return inner 在这个装饰器函数requires_ints我们可以看到，他定义了一个内嵌函数inner，这个内嵌函数的参数首先收集被装饰函数的所有参数，然后对其进行判断，判断其是否为整数类型（这就是装饰器添加的额外功能），然后再调用被装饰的函数本身，最后将这个内嵌函数返回。因此当我们再用原函数名进行调用的时候，原来的被装饰函数的引用就能指向这个新的内嵌函数，就能在实现原函数功能的基础上，加上附加的功能了。
同时，我们再提炼一下这里面的几个重难点：
第一，requires_ints中，decorated这个变量是内嵌作用域的变量，在他调用退出后，返回的inner函数是可以记住这个变量的。
第二，python不支持函数的参数列表的多态，即一个函数名只能对应唯一的参数列表形式。
第三，在内嵌函数内部调用被装饰函数的时候，使用了解包参数，关于这*args, **kwargs，的参数形式，前面章节中细讲过。
那我们也用这个装饰器来装饰一个函数。
@requires_ints def foo(x,y): print(x+y) foo(3,5) 8 这里将名称foo赋给inner函数，而不是赋给原来被定义的函数，如果运行foo（3,5），将利用传入的这两个参数运行inner函数，inner函数执行类型检查，然后运行被装饰方法，如果传入的不是整形数，例如下面这个例子，那么装饰器的附加功能就会进行类型检查：
@requires_ints def foo(x,y): print(x+y) foo('a',5) Traceback (most recent call last): File "E:/12homework/12homework.py", line 15, in <module> foo('a',5) File "E:/12homework/12homework.py", line 7, in inner raise TypeError('{} only accepts integers as arguments'.format(decorated.__name__)) TypeError: foo only accepts integers as arguments 其次内嵌的函数和被装饰的函数的参数形式必须完全一样，这里用的*args, **kwargs概况函数参数的一般形式，因此也是完全对应的。
最后说说装饰器参数
最后来介绍这个复杂一些的话题，装饰器参数。之前我们列举的常规例子里，装饰器只有一个参数，就是被装饰的方法。但是，有时让装饰器自身带有一些需要的信息，从而使装饰器可以用恰当的方式装饰方法十分有用。
这些参数并不是和被装饰的函数并列作为参数签名，而是在原有装饰器的基础上额外再增加一层封装，那么，实质是这个接受其他参数的装饰器并不是一个实际的装饰器，而是一个返回装饰器的函数。
最终返回的内嵌函数inner是最终使用indent和sort_keys参数的函数，这没有问题
import json def json_output(indent=None, sort_keys=False): def actual_decorator(decorated): def inner(*args, **kwargs): result = decorated(*args, **kwargs) return json.dumps(result, indent=indent, sort_keys=sort_keys) return inner return actual_decorator @json_output(indent=8) def do_nothing(): return {'status':'done','func':'yes'} print(do_nothing()) { "status": "done", "func": "yes" } 我们在这里详细解释说明的是操作顺序，看上去我们使用的是@json_output(indent=8)，作这和之前的装饰器语法糖看上去有些不同，实际上这个不是最终的装饰器函数，通过调用json_output(indent=8)，返回函数指针actual_decorator，这个函数才是真正放在@后的装饰器函数，原始的被装饰函数最终获得了内涵更丰富的inner函数对象，完成了装饰过程，值得一提的是，所谓的装饰器参数最终传给了最内层的inner函数。
记住，在定义装饰器函数后，真正的装饰器函数只有一个参数，那就是被装饰的函数指针，而有其他参数的函数实质上只是装饰器的外围函数，他可以依据参数对装饰器进行进一步的定制。一句话：一个函数不可能接受被装饰的方法，又接受其他参数
在语法糖中@func这种不带括号的，就是直接使用装饰器函数进行装饰，如果是@func()带括号的，实质上是先调用func()函数返回真正的装饰器，然后再用@进行调用。
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