装饰器(decorator)是一种软件设计模式，装饰器可以在不改变原函数的代码的情况下改变原函数的功能。本文对Python装饰器的基本用法作一扼要说明。
一个简单的例子
下面的一个函数返回两个数相加后的结果：
def add(x, y):
'''
add two numbers
'''
return x + y
例如：
>>> z = add(-8, 9)
>>> print(z)
1
现在我想把输入的数字先转化成绝对值，然后再相加，该怎么办？很简单，直接更改add(x, y)函数的代码为：
def add(x, y):
'''
add two numbers
'''
if x < 0:
x = -x
if y < 0:
y = -y
return x + y
但是如果我不想改动原来的函数呢？这时候就要用到装饰器了。我们先写下如下的装饰器代码：
def abs_add(func):
def make_change(x, y):
if x < 0:
x = -x
if y < 0:
y = -y
return func(x, y)
return make_change
从上面的代码可以看出装饰器abs_add(func)其实也是一种函数，只不过看起来稍微奇怪点。从整体上来看，它接收一个函数参数，这个函数参数就是我们要对其进行‘装饰’的函数，‘装饰’被输入的函数也就是对这个函数进行功能上的改造，最后返回一个函数make_change(x, y)函数，这个函数也就是改造之后的函数了。我们现在利用abs_add(func)装饰器来对原有的add(x, y)函数进行改造：
>>> add = abs_add(add)
>>> z = add(-8, 9)
>>> print(z)
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可见我们利用装饰器实现了我们想要改变的功能，却并没有改动原函数的代码，这就是装饰器最基本最简单的用途。另外说明一点，使用装饰器一般不采用add = abs_add(add)这种写法，我们一般用如下的方式来使用，这种写法完全与add = abs_add(add)等价：
@abs_add
def add(x, y):
'''
add two numbers
'''
return x + y
函数名称等属性的变化
一个函数在经过装饰器修饰之后，它的名字会发生变化。举例来说，如下函数是实现把一个数字乘以2倍并返回的：
def double(x):
'''Double a number.'''
return 2 * x
现在再写一个简单的装饰器，该装饰器不对原函数作任何修改：
def decorator(func):
def you_will_see_this_name(*args, **kwargs):
'''Haha! your name has been changed, you_will_see_this_name!'''
return func(*args, **kwargs)
return you_will_see_this_name
我们运行：
@decorator
def double(x):
'''Double a number.'''
return 2 * x
print(double(2))
输出结果是：
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看起来没有对原函数做了些什么，原函数仍旧输出数字的二倍，但是我们要说的不是这个，而是，double(x)函数的名字已经不是double了：
>>> double.__name__
'you_will_see_this_name'
可见已经变成装饰器里面you_will_see_this_name(*args, **kwargs)函数的名字了！再看函数的文档说明，原double(x)函数的说明是'Double a number.'，但是我们看到：
>>> double.__doc__
'Haha! your name has been changed, you_will_see_this_name!'
可见文档说明也被改变了，函数的这些属性的改变可能会对函数接下来的使用造成一定的麻烦，我们能否保持函数的这些属性不变呢？是可以的。我们可以写一个‘装饰器的装饰器’，对已有的装饰器进行功能上的改造，把原来函数的一些属性都复制到新的函数上面去：
def decorator_of_decorator(decorator):
def new_decorator(f):
g = decorator(f)
g.__name__ = f.__name__
g.__doc__ = f.__doc__
g.__dict__.update(f.__dict__)
return g
return new_decorator
现在我们再重复上面的代码，只不过在装饰器头顶上添加了一个@decorator_of_decorator:
@decorator_of_decorator
def decorator(func):
def you_will_see_this_name(*args, **kwargs):
'''Haha! your name has been changed, you_will_see_this_name!'''
return func(*args, **kwargs)
return you_will_see_this_name
@decorator
def double(x):
'''Double a number.'''
return 2 * x
现在我们就会发现函数的属性已经不再发生变化了
>>> double.__name__
'double'
>>> double.__doc__
'Double a number.'
可是新的问题来了，你对已有的装饰器进行了改造，那么被改造的装饰器不也遭遇了被改造的函数一样的问题了么：属性变了。例如我们来看：
>>> decorator.__name__
'new_decorator'
可见装饰器decorator(func)的名字已经变成了新的名字，同样地，我们如何避免呢？只需在decorator_of_decorator(decorator)中添加几行代码即可：
def decorator_of_decorator(decorator):
def new_decorator(f):
g = decorator(f)
g.__name__ = f.__name__
g.__doc__ = f.__doc__
g.__dict__.update(f.__dict__)
return g
new_decorator.__name__ = decorator.__name__
new_decorator.__doc__ = decorator.__doc__
new_decorator.__dict__.update(decorator.__dict__)
return new_decorator
现在我们要是重复以上过程，就会发现不论是被装饰的函数还是被装饰的装饰器，它们的属性都不会被改变了。但是实际应用中真的要这么麻烦么？实际上已经有现成的functools库可以帮助我们完成上述任务，为实现函数属性不被改变的目的，只需在原装饰器里添加一行代码即可：
import functools
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def you_will_see_this_name(*args, **kwargs):
'''Haha! your name has been changed, you_will_see_this_name!'''
return func(*args, **kwargs)
return you_will_see_this_name
@decorator
def double(x):
'''Double a number.'''
return 2 * x
接下来double(x)函数的属性就不会发生变化了。
带参数的装饰器
如果需要对装饰器传入参数，那么就需要定义一个返回装饰器的高阶装饰器，类似于我们在上一节已经见过的‘装饰器的装饰器’。举例来说，倘若你想把一个函数重复执行若干次，怎么用装饰器来实现呢？比如你想把下面的hello()函数重复执行多次：
def hello():
'''print hello world'''
print('Hello world!')
可以编写的装饰器如下所示：
import functools
def run_times(times):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
'''repeat func several times'''
for _ in range(times):
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
其中times为函数要重复执行的次数，run_times(times)装饰器就是一个‘装饰器的装饰器’，因为它对装饰器进行修饰然后返回。运行如下代码我们就可以把hello()函数重复执行三次：
@run_times(3)
def hello():
'''print hello world'''
print('Hello world!')
结果如下：
Hello world!
Hello world!
Hello world!
以上就是对装饰器作的简单介绍。另附几个文档和博客，本文部分内容是参考它们的。
