內衣可以用來遮羞，卻不能保護我們在冬天免受風寒。聰明人發明了褲子。有了褲子，寶寶就不再冷了。裝修工就像我們這裏說的褲子，在不影響內衣功能的前提下，給身體提供溫暖。
讓我們回到我們的話題。
裝飾器本質上是壹個Python函數，它允許其他函數添加額外的函數，而無需任何代碼更改。裝飾器的返回值也是壹個函數對象。經常用在有切片需求的場景，比如日誌插入、性能測試、事務處理、緩存、權限檢查等等。Decorator是解決這類問題的優秀設計。有了decorator，我們可以提取大量與函數本身無關的相同代碼，並繼續重用它們。簡而言之，裝飾者的作用就是給現有的對象增加額外的功能。
讓我們先看壹個簡單的例子:
def foo():
打印(“我是foo”)
現在有了新的需求，希望記錄函數的執行日誌，所以我在代碼中加入了日誌代碼:
def foo():
打印(“我是foo”)
logging.info("foo正在運行")
Bar()和bar2()也有類似的要求。我該怎麽辦？在bar函數裏再寫壹個日誌？這樣就產生了大量相同的代碼。為了減少重復寫代碼，我們可以這樣做，重新定義壹個函數:獨占處理日誌，日誌處理完後再執行真正的業務代碼。
定義使用日誌記錄(函數):
logging.warn("%s正在運行" % func。__name__)
func()定義欄():
print('我是吧')use_logging(吧)
邏輯上不難理解，
但在這種情況下，我們每次都要將壹個函數作為參數傳遞給use_logging函數。而且，這種方法破壞了原有的代碼邏輯結構。以前執行業務邏輯的時候執行bar()，現在要改成use_logging(bar)。那麽有沒有更好的辦法呢？當然，答案是decorator。
簡單裝飾
定義使用日誌記錄(函數):
def包裝(*args，**kwargs):
logging.warn("%s正在運行" % func。__name__)
return func(*args，**kwargs)
返回wrapperdef bar():
print(' I am bar ')bar = use _ logging(bar)bar()
函數use_logging是decorator，它將執行真正業務方法的func包裝在函數中，看起來就像是用use_logging裝飾了這個欄。在這個例子中，當函數進入和退出時，
稱為方面，這種編程方法稱為面向方面編程。
@符號是裝飾器的語法糖，在定義函數時使用它來避免再次賦值。
定義使用日誌記錄(函數):
def包裝(*args，**kwargs):
logging.warn("%s正在運行" % func。__name__)
返回函數(*參數)
返回包裝@use_loggingdef foo():
print("我是foo")@use_loggingdef bar():
打印(“我是吧”)吧()
如上圖所示，所以我們可以省略bar =
Use_logging(bar)。直接調用bar()來獲得想要的結果。如果我們有其他類似的函數，我們可以繼續調用裝飾器來裝飾函數，而無需重復修改函數或添加新的封裝。這樣，我們提高了程序的可重用性，增加了程序的可讀性。
在Python中使用Decorators非常方便，因為Python函數可以像普通對象壹樣作為參數傳遞給其他函數、賦給其他變量、返回值並在另壹個函數中定義。
帶參數的裝飾器
裝飾器也更加靈活，比如帶參數的裝飾器:在上面的裝飾器調用中，比如@use_logging，裝飾器唯壹的參數就是執行業務的函數。裝飾器的語法允許我們在調用時提供其他參數，比如@decorator(a)。這樣就為decorators的編寫和使用提供了更大的靈活性。
定義使用記錄(級別):
定義裝飾器(函數):
def包裝(*args，**kwargs):
如果level == "warn ":
logging.warn("%s正在運行" % func。__name__)
返回函數(*參數)
返回包裝
return decorator @ use _ logging(level = " warn ")def foo(name = ' foo '):
print("我是% s " % name ")foo()
上面的use_logging是壹個允許參數的修飾器。它實際上是原始裝飾器的壹個函數包，並返回壹個裝飾器。我們可以理解為帶參數的閉包。當我
當用戶使用@use_logging(level="warn ")調用時，Python可以找到這壹層的封裝，並將參數傳入裝飾器的環境中。
類裝飾者
讓我們來看看類裝飾。與函數裝飾器相比，類裝飾器具有很大的靈活性、高內聚性和封裝性。當使用@ form將裝飾器附加到函數時，您還可以依賴類中的\ _ \ _ call \ _ \方法。
類Foo(對象):
def __init__(self，func):
自我。_func = func
def __call__(self):
打印(“類裝飾器運行”)
自我。_func()
打印(“類裝飾結束”)
@Foo
定義欄():
打印(“條形”)
酒吧()
functools.wraps
使用decorator極大地重用了代碼，但是它有壹個缺點，就是原始函數的元信息丟失了，比如函數的docstring、__name__和參數列表。我們先來看例子:
裝飾者
記錄的定義(函數):
def with_logging(*args，**kwargs):
打印功能。__name__ +"被調用
return func(*args，**kwargs)
使用日誌記錄返回
功能
@loggeddef f(x):
"""做壹些數學運算" " "
返回x + x * x
該功能的完成相當於:
定義f(x):
"""做壹些數學運算" " "
return x + x * xf = logged(f)
不難發現，函數f被with_logging代替，當然它的docstring，__name__就變成了函數with_logging的信息。
打印f.__name__ #打印'帶_logging '打印f.__doc__ #不打印
這個問題比較嚴重。好在我們有functools.wraps本身就是壹個decorator，可以將原函數的元信息復制到decorator函數中，使得decorator函數擁有與原函數相同的元信息。
從functools導入包裝定義已記錄(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args，**kwargs):
打印功能。__name__ +"被調用
return func(*args，**kwargs)
return with _ logging @ logged def f(x):
"""做壹些數學運算" " "
return x + x * xprint f.__name__？# prints 'f'print f.__doc__？#打印“做壹些數學”
內置裝飾品
@staticmathod 、@classmethod 、@property
裝修工的順序
@a@b@cdef f():
同族的
f = a(b(c(f)))