最近看到 廖雪峰 的Python教程，对于学习Python的人来说，这可谓是一大福音，没有冗长的废话，只有最通俗简短的语言，以及最清晰的例子讲解。
下面是我对 装饰器 这一小节的总结， 以及自己的理解。
注：【本文中的代码参考上述教程】
很多时候我会把Python的很多语法与C++相融合，在C++中，函数的名称即为函数的地址，我们可以通过定义成为"函数指针"的变量，并且将函数名称赋值给该变量，那么我们在调用函数的时候，就可以直接使用该变量调用函数。
例如下面的C++的代码就是一个简单的函数指针的定义以及调用的过程。
#include <iostream>
using namespace std;
int f(int x, int y)
{
return x+y;
}
int main(void)
{
int (*fptr)(int,int) ; //定义函数指针便令fptr。
fptr = f;
cout << (*fptr)(2,3) << endl;
return 0;
}
在Python中，函数也是对象，并且函数对象可以被赋值给变量。通过该变量也可以调用函数，像上面一样。但是Python是动态语言，不用那么复杂的定义变量的类型，就像上面的fptr。直接可以赋值即可。
例如下面的简单的Python代码：
def date():
print "2014-11-5"
f = date // f便是函数指针
date()
f()
函数对象都有一个属性__name__,可以得到函数的名字： 例如： f.__name__ 为date。
下面开始进入正题，decorator是什么，decorator是一个返回函数的高阶函数。例如，我们的一个简单的log函数，该函数在每次函数调用时做日志的工作。但是我们又不希望去修改每一个需要计入日志的函数的实现代码，那么decorator就派上用场了。
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print "[log] : call %s(): " %func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
首先，上面的函数log的参数是一个函数对象，返回值也是一个函数。
那么怎么将log函数用起来呢？很简单，在 要传入log作为参数 的函数定义的前面前面使用 @log 关键句即可。即像下面这样：
@log
def date():
print "2014-11-5"
这样每次调用date()，就相当于在调用log(date). 不添加 @log语句在date前，输出的结果是：
2014-11-5
加上@log语句之后的输出结果为：
[log] : call date()
2014-11-5
也就是说在添加了log之后，函数的调用等价与log(date),log函数的参数是date，返回的是wrapper。可以看到，wrapper可以接受任何参数的函数，在wrapper函数内部，首先打印log行，再调用原始的函数。
这里的简答的理解就是，函数在调用之前，如果被做了包裹，也就是在函数定义之前使用了@关键字，那么我们调用的就是相应的包裹函数。例如上面的调用date时调用的其实是log(date)。
这里可能存在的问题时，前面讲到说函数是个对象，有一个__name__属性，但是你会发现上述的date函数在经过装饰之后的__name__属性是wrapper。这样对于这个__name__有依赖的代码就会出现问题，因此我们需要的是 wrapper.__name__ = date.__name__的语句的功能，这个在python中可以简单使用下面的代码来实现。也就是装饰函数的完整版本：
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print "call %s : " %func.__name__
return func(*args, **kw)
return wrapper
使用模块functools中得wraps函数就可以实现。
上述讲述了装饰者模式，下面给出一个比较完整的例子。
#!/usr/bin/env python
import sys
#decorator
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print "[log] : call %s(): " %func.__name__
f = func(*args, **kw)
return f
return wrapper
date()
print date.__name__
代码结果输出为：
[log] : call date():
2014-11-5
date
如果log函数本身是有参数的话，那么decorator模式就需要再加上一层传入log函数本身的参数，代码为：
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
print "Test full implementation of decorator"
@log("paramete of log")
def date():
print "2014-11-5"
date()
此时调用log函数就等价于调用 log("parameter of log")(date) ，函数log的返回值是decorator函数，再将date作为参数传递给decorator函数，实现调用。
下面用一个最完整的例子作为结束：
#!/usr/bin/env python
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
def log2(func):
def decorator(*args, **kw):
return func(*args, **kw)
return decorator
@log("decorator need parameter version1")
@log("decorator need parameter version2")
def date2(x,y):
print "2014-11-5"
print "x, y ", x, y
return x
date2 = log('execute1')(date2)
date2 = log('execute2')(date2)
date2 = log('execute3')(date2)
date2(2, 3)
输出结果为：
execute3 date2()
execute2 date2()
execute1 date2()
decorator need parameter version1 date2()
decorator need parameter version2 date2()
2014-11-5
x, y 2 3
参考资料：Python之decorator