[1]. Python装饰器(decorator)系列 — 面向对象以及装饰器 [2]. Python装饰器(decorator)系列 — 编写无参数的装饰器 [3]. Python装饰器(decorator)系列 — 编写带参数的装饰器
功能：使用装饰器可以对已有的函数增加新的功能，避免多次编写相同功能的函数
Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数
使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写像 f = decorate(f) 这样调用函数的代码
栗子1： 基础公共功能函数：
def f1(x): return x * 2装饰器函数：
def new_fn(f): # 装饰器函数 def fn(x): print('call ' + f.__name__ + '()...') return f(x) return fn如何调用？ 方法一：
L1 = new_fn(f1) # 函数名可以作为参数传入另外一个函数 print(L1(5))方法二：
# f1的原始定义被隐藏起来了 f1 = new_fn(f1) print(f1(5))由于python 内置的@语法是为了简化装饰器的调用，故有：
@new_fn def f1(x): return x * 2 #相当于 def f1(x): return x * 2 f1 = new_fn(f1)即将 f1 = new_fn(f1) 语句转化为@new_fn，并写在基础公共功能函数上方。 故实现函数功能总的代码为：
def new_fn(f): # 装饰器函数 def fn(x): print('call ' + f.__name__ + '()...') return f(x) return fn @new_fn def f1(x): # 基础公共功能函数 return x * 2 print(f1(5))结果为： call f1()… 10
栗子2： 在实现阶乘函数功能前打印一句话 一般代码为：
from functools import reduce def factorial(n): # 基础公共功能函数 return reduce(lambda x, y: x*y, range(1, n+1)) def log(f): # 装饰器函数 def fn(x): print('call ' + f.__name__ + '()...') return f(x) return fn factorial = log(factorial) print(factorial(10))装饰器之后的代码为：
from functools import reduce def log(f): def fn(x): print('call ' + f.__name__ + '()...') return f(x) return fn @log def factorial(n): return reduce(lambda x, y: x*y, range(1, n+1)) print(factorial(10))结果为： call factorial()… 3628800
但是，对于参数不是一个的函数，调用将出错 栗子3：
def log(f): def fn(x): print('call ' + f.__name__ + '()...') return f(x) return fn @log def add(x, y): return x + y print(add(1, 2))TypeError: fn() takes 1 positional argument but 2 were given
分析：因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。
要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：
def log(f): def fn(*args, **kw): print('call ' + f.__name__ + '()...') return f(*args, **kw) return fn @log def add(x, y): return x + y print(add(1, 2))结果为： call add()… 3
练习： 打印出函数调用的时间
import time from functools import reduce def performance(f): def fn(*args, **kw): print('call %s() in %fs' % (f.__name__, (time.time()))) return f(*args, **kw) return fn @performance def factorial(n): return reduce(lambda x, y: x*y, range(1, n+1)) print(factorial(10))结果为：
call factorial() in 1563424902.087462s 3628800
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