装饰器就是一个返回函数的高阶函数
本质上，装饰器(decorator)就是一个返回函数的高阶函数。拿到一个函数，返回一个函数，或者拿到一个类，返回另一个类。
这是普通函数，组装后实现的效果：
def use_logging(func):
print(“%s is running” % func.__name__)
return func
def bar():
print(‘i am bar’)
use_logging(bar)()
如果使用装饰器，可以这么做：
def use_logging(func):
print(“%s is running” % func.__name__)
return func
@use_logging
def bar():
print(‘i am bar’)
bar()
以上输出，都为如下：
bar is running
i am bar
对比以上两种写法，可以看出，装饰器就是一个返回函数的高阶函数。python 提供了 @ 符号作为装饰器的语法糖，使我们更方便的应用装饰函数。但使用语法糖要求装饰函数必须 return 一个函数对象。
Python 除了能支持 OOP 的 decorator 外，直接从语法层次支持 decorator 。Python 的 decorator 可以用函数实现，也可以用类实现。
decorator 可以增强函数的功能，定义起来虽然有点复杂，但使用起来非常灵活和方便。下面举一个例子：设计一个 decorator，它可作用于任何函数上，并打印该函数的执行时间。
import time
def log(func):
def wrapper(*args,**kw):
t1 = time.time()
func(*args,**kw)
print(‘%s excute in %s ms’%(func.__name__,1000*(time.time()-t1)))
return wrapper
@log
def slow(x,y,z):
time.sleep(5)
@log
def fast(x,y):
time.sleep(2)
slow(4,5,6)
fast(3,5)
print(slow.__name__)
以上写法有些缺陷，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 time,functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
t1 = time.time()
func(*args,**kw)
print(‘%s excute in %s ms’%(func.__name__,1000*(time.time()-t1)))
return wrapper
@log
def slow(x,y,z):
time.sleep(5)
@log
def fast(x,y):
time.sleep(2)
slow(4,5,6)
fast(3,5)
print(slow.__name__)
以上就是装饰器的主要用法。