在面试的时候，被问到装饰器，在用的最多的时候就@classmethod ,@staticmethod,开口胡乱回答想这和C#的static public 关键字是不是一样的，等面试回来一看，哇，原来是这样，真佩服我当时厚着脸皮回答的那些问题...
OK,先来张图看看装饰器内容：
OK，我们留下一个印象，然后我们看实际的场景来操作.
我们先看一个方法:
__author__ = 'bruce' def do_sth():
print 'some thing has been done' if __name__ == '__main__':
do_sth()
假定一个方法，我们现在提出一个需求，将每个方法追加一个写日志的功能，这样方便我们统计。
第一次更改：硬代码
__author__ = 'bruce' def do_sth():
print 'the function is begin'
print 'some thing has been done'
print 'the function is end' if __name__ == '__main__':
do_sth()
看样子是符合需求，但是这里一个问题，现在只是针对特定的do_sth()方法了，那如果我们还有do_first_sth(),do_second_sth()......等更多的方法，难道我们每一个都是都去copy然后在去粘贴这些内容吗？
第二次更改：灵活变动
__author__ = 'bruce' def do_sth():
print 'some thing has been done' def log_sth(func):
print 'the function is begin'
func()
print 'the function is end' if __name__ == '__main__':
log_sth(do_sth)
这样，方法被当作参数一样传递给log_sth，这样我们只需要调用log_sth就可以灵活的写日志了，在逻辑上当然没有问题了，假如do_sth()被N处调用，那我们是不是必须得把do_sth()在N处都要更改过来，那假如你的这个函数是给别人使用的，你这样修改直接导致别人无法使用了。
第三次更改：内置引用
__author__ = 'bruce' def do_sth():
print 'some thing has been done' def log_sth(func):
def wrapper():
print 'the function is begin'
func()
print 'the function is end' return wrapper if __name__ == '__main__':
foo = log_sth(do_sth)
foo()
这样就内置的实现了一个函数调用另一个函数，我们可以很形象的手中有两张牌然后插入另外一张牌，很像一个横切面，这个就叫叫面向切面编程(AOP)，每次调用dosth时，都从上到下顺序的执行了外层函数，从语义上来看do_sth这个方法被log_sth这个词语修饰了，这种行为在python就是装饰器，python有更优雅的方法实现这个操作
__author__ = 'bruce' def log_sth(func):
def wrapper():
print 'the function is begin'
func()
print 'the function is end' return wrapper @log_sth
def do_sth():
print 'some thing has been done' if __name__ == '__main__':
do_sth()
@log_sth就像是形容词一样，放置在do_sth函数的上方
有人会说，你这只是针对于没有参数的函数，那如果有参数的函数应该怎么写呢？
第四次变更：针对有参数的函数的装饰器
__author__ = 'bruce' def log_sth(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print 'the function is begin'
func(*args, **kwargs)
print 'the function is end' return wrapper @log_sth
def do_sth(sth=None):
if not sth:
sth = 'there is nothing'
print sth if __name__ == '__main__':
do_sth()
OK，通过上面一些简单的实例，我们了解到装饰器的一些实际应用，关于更多的例子请参考如下的列表：
Python的Decorator 杂谈 Python装饰器学习（九步入门） 理解Python中的装饰器