一.什么是装饰器？
实际上装饰器就是个函数，这个函数可以为其他函数提供附加的功能。
装饰器在给其他函数添加功能时，不会修改原函数的源代码，不会修改原函数的调用方式。
高阶函数＋函数嵌套＋闭包 ＝ 装饰器
1.1什么是高阶函数？
1.1.1函数接收的参数，包涵一个函数名。
1.1.2 函数的返回值是一个函数名。
其实这两个条件都很好满足，下面就是一个高阶函数的例子。
def test1():
print "hamasaki ayumi"
def test2(func):
return test1
下面这个代码就满足了对高阶函数所有的条件，
1.1.3 满足以上条件的任意一个条件，就可以称为高阶函数。
如果只是给一个函数添加一个功能，并且不修改原函数的代码，这一点需求，我们通过高阶函数就可以实现，下面是给函数添加一个计算执行时间并不修改函数原有代码的功能。
#!/usr/bin/python2.7
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
def foo():
time.sleep(1)
print "hamasaki ayumi <<a best>> 3.28 now on sale!"
def test(func):
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
run_time = stop_time - start_time
print run_time
test(foo)
输出结果：
hamasaki ayumi <<a best>> 3.28 now on sale!
1.00331807137
通过上面的测试结果，可以看出，没有修改foo函数的原代码，还给函数增加了一个显示执行时间的功能。
虽然使用高阶函数给原函数foo增加了功能，但是修改了原函数的调用方式，违反了开放封闭原则。
刚刚说了高阶函数接收的参数是一个函数名，我们可以利用这个特性，给函数增加功能（在不修改原代码的前提下）。
那么，高阶函数的另外一个特点，返回值是一个函数，如果应用这种特性，就可以做到不改变函数的调用方式了。那我们就来试一下，只通过高阶函数，是否可以完成装饰器的功能。
import time
def runtime(func):
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
run_time = stop_time - start_time
print run_time
return func
def foo():
time.sleep(1)
print "hamasaki ayumi <<a best>> 3.28 now on sale!"
foo = runtime(foo)
foo()
输出结果如下：
hamasaki ayumi <<a best>> 3.28 now on sale!
1.0050868988
hamasaki ayumi <<a best>> 3.28 now on sale!
从得到的结果来看，foo函数被多执行了一次，具体原因，来分析下。
首先调用了runtime(foo),解释器解释到func()的时候，foo函数被执行了一次，runtime函数在return的时候，将foo函数体，return给了foo变量，最后我们在调用foo()的时候，导致foo函数又被多执行了一次，这显然不是我们想要的效果。
所以说，“装饰器”所拥有的功能，单单只通过高阶函数，是无法实现的。
接下来就需要用到剩下的两个知识点了，分别是函数嵌套和函数闭包。
2.什么是函数嵌套？
说到函数嵌套，总会有人以为，在一个函数中调用了另外一个函数，就属于函数嵌套了，就像下面这个例子一样。
def f1():
print ‘f1‘
def f2():
print ‘f2‘
f1()
注意！！这并不是函数嵌套！！
真正的函数嵌套是指，在一个函数中又定义了一个函数。
def f1():
print ‘f1‘
def f2():
print ‘f2‘
print locals()
f1()
像这种在一个函数体内又创建了一个函数，这种形式才属于函数嵌套。
3.什么是闭包函数？
闭包函数，大概可以解释为，在一个内部函数中，对外部作用域（这里的外部作用域指的不是全局作用域！）的变量进行引用，函数内部就可以被理解为是闭包的，下面是一个闭包函数的例子。
a = 1
def f1():
a = 2
def f2():
print a
f2()
f1()
3.1 关于闭包函数的一些使用注意事项。
3.1.1 第一条要注意的就是！闭包函数内部，默认是不可以修改外部作用域的变量的！！（使用nonlocal关键字声明例外）
示例1:
def f1():
x = 1
def f2():
x = 2
print x
print x
f2()
print x
f1()
最后输出的结果是：
1
2
1
在闭包函数中定义的x变量，并没有影响到外部作用域的x变量。
例子2:
def foo():
a = 1
def bar():
a = a + 1
return a
return bar
f = foo()
print f()
分析一下这段代码所存在的问题，在执行foo()函数的时候，python会倒入闭包函数bar，来分析这个作用域的局部变量，其实python在内部规定了，在等号左边的变量都是局部变量，在闭包函数bar中，a赋值在等号的左边，被python认定为这个a是闭包函数bar中的局部变量，在执行print f()时，程序运行到a＝a＋1的时候，python会在闭包函数bar中找在等号右边的a的值，如果找不到，就报错了。（因为python之前已经把a当做bar闭包函数中的局部变量了。）
那么接下来，我们融合高阶函数＋闭包＋函数嵌套这三个知识点，来试试看是否可以实现装饰器的功能。
#!/usr/bin/python2.7
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
def runtime(func):
def func_in():
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
run_time = stop_time - start_time
print run_time
return func_in
def foo():
time.sleep(1)
print "hamasaki ayumi <<a best>> 3.28 now on sale!"
foo = runtime(foo)
foo()
输出的结果：
hamasaki ayumi <<a best>> 3.28 now on sale!
1.00491380692
从结果中可以看出，这次通过上面说的三个知识点，成功初步实现了“装饰器”的功能。
虽然这个通过函数闭包，函数嵌套，高阶函数这三个函数的特性实现了类似装饰器的功能，但是，还是有个小瑕疵，我们看下上个例子的最后两行代码。
foo = runtime(foo)
foo()
如果有很多个函数都要使用前面这个“装饰器”的话，每个函数在调用之前都要重新赋值特别麻烦！
为了更完美的实现装饰器的功能，还需要引入python中的“语法糖”，也就是一个@符号。
这个“@”符号就是python装饰器的语法糖，用法就是@后面加上装饰器的名字，需要使用这个装饰器，“装饰”哪个函数，就把这个装饰器加在函数的上面就可以了。下面是装饰器语法糖的使用示例。
def runtime(func):
def func_in():
start_time = time.time()
func()
stop_time = time.time()
run_time = stop_time - start_time
print run_time
return func_in
@runtime
def foo():
time.sleep(1)
print "hamasaki ayumi <<a best>> 3.28 now on sale!"
foo()
＃使用rumtime装饰器，对foo函数做“装饰”。
@runtime ＝ foo = runtime(foo)
这两个语法意义是相同的，只不过不用在每次调用函数之前，都要对函数重新赋值。
本篇文章只是对装饰器的初步了解！关于装饰器的更多内容都在后面的文章中～未完待续～