python学习笔记，特做记录，分享给大家，希望对大家有所帮助。
装饰器
由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。
def now():
print ('2019-6-24')
f = now
f()
运行结果：
2019-6-24
Process finished with exit code 0
函数对象有一个name属性，可以拿到函数的名字：
def now():
print ('2019-6-24')
f = now
f()
print now.__name__
print f.__name__
运行结果：
now
now
Process finished with exit code 0
现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：
@log
def now():
print ('2019-6-24')
now ()
调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志：
call now():
2019-6-24
Process finished with exit code 0
把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：
now = log(now)
由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。
wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。
如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：
def logone(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
这个3层嵌套的decorator用法如下：
@logone('execute')
def nowone():
print '2019-6-25'
nowone()
执行结果如下：
execute nowone():
2019-6-25
Process finished with exit code 0
和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的：
now = log('execute')(now)
我们来剖析上面的语句，首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数。
以上两种decorator的定义都没有问题，但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象，它有name等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，它们的name已经从原来的'now'变成了'wrapper'：
print nowone.__name__
运行结果：
wrapper
Process finished with exit code 0
因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的name等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
不需要编写wrapper.name = func.name这样的代码，Python内置的functools.wraps就是干这个事的，所以，一个完整的decorator的写法如下：
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
或者针对带参数的decorator：
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
import functools是导入functools模块。模块的概念稍候讲解。现在，只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。
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