0.说明
在自己好好总结并对Python装饰器的执行过程进行分解之前，对于装饰器虽然理解它的基本工作方式，但对于存在复杂参数的装饰器（装饰器和函数本身都有参数），总是会感到很模糊，即使这会弄懂了，下一次也很快忘记，其实本质上还是没有多花时间去搞懂其中的细节问题。
虽然网络上已经有很多这样的文章，但显然都是别人的思想，因此自己总是记不牢，所以花点时间自己好好整理一下。
最近在对《Python核心编程》做总结，收获了不少，下面分享一下我自己对于Python装饰器的理解，后面还提供了一个较为复杂的Python装饰器的执行过程的分解，可以参考一下。
1.Python装饰器的出现
在没有装饰器之前，如果要在类中定义一个静态方法，需要使用下面的方法：
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class MyClass(object):
def staticFoo():
staticFoo = staticmethod(staticFoo)
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即要在该静态方法中加入类似staticmethod()内建函数将该方法转换为静态方法，这显然非常麻烦，而有了装饰器之后，就可以写成下面这样：
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class MyClass(object):
@staticmethod
def staticFoo():
pass
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这样就简洁很多了。
2.Python装饰器类型与理解
（1）无参数装饰器
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一个装饰器
下面的情况：
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@fdef foo():
pass
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其实就相当于：
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def foo():
pass
foo = g(foo)
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多个装饰器
下面的情况：
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@g@fdef foo():
pass
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就相当于：
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def foo():
pass
foo = g(f(foo))
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（2）含参数装饰器
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带有参数的一个装饰器
下面的情况：
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@decomaker(deco_args)
def foo():
pass
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就相当于：
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def foo():
pass
foo = decomaker(deco_args)(foo)
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用这样的思想去理解就非常好理解了：decomaker()用deco_args做了些事并返回函数对象，而该函数对象正是以foo作为其参数的装饰器。
下面多个装饰器的例子也是按这样的思想去理解。
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带有参数的多个装饰器
下面的情况：
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@deco1(deco_arg)
@deco2()
def foo():
pass
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就相当于：
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def foo():
pass
foo = deco1(deco_arg)(deco2(foo))
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3.Python装饰器执行过程的手动分解
OK，有了上面的理论基础，理解下面一个较为复杂的装饰器就很容易了：
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from functools import wraps
def log(text):
def decorator(func):
@wraps(func) #it works like:wraper.__name__ = func.__name__
def wrapper(*args, **kwargs):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@log('Hello')
def now(area):
print area, '2016-01-23'
now('Beijing')
print 'The name of function now() is:', now.__name__
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执行如下：
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/usr/bin/python2.7 /home/xpleaf/PycharmProjects/decorator_test/dec10.py
Hello now():Beijing 2016-01-23
The name of function now() is: now
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对于该程序的执行过程，可以分析如下： 1.先执行log('Hello')函数，此时返回了一个新的函数，只不过其中的text变量被替换为'Hello'，所以用来装饰now函数的新的装饰器如下：
2.所以此时的now函数，就相当于：
3.即now就相当于：
所以，输出的结果也就非常好理解了。 |
关于wraps，它也是一个装饰器，使用它的作用是，被我们用自定义装饰器修改后的函数，它的函数名称，即func.__name__跟原来是一样的，而它的工作原理正如上面所提及的，即：
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wraper.__name__ = func.__name__
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也就是说，使用wraps可以不改变原来函数的属性，当然，上面只是简单说明了一下其工作原理，详细的可以参考wraps的源代码。
在GitHub上给出了10个理解装饰器的例子，可以参考一下：https://github.com/xpleaf/decorator