python，不管你懂没懂，反正妹子是搞懂了
【要点抢先看】
1.神奇的装饰器到底是什么
2.装饰器的用法和语法糖
3.装饰器如何添加参数
装饰器是python里的一个非常有意思的部分，他用于封装函数代码，显式的将封装器应用到被封装的函数上，从而使得他们选择加入到装饰器指定的功能中。对于在函数运行前处理常见前置条件（例如确认授权），或在函数运行后确保清理（输出清除或异常处理），装饰器都非常有用。
【妹子说】听不明白，太绕了！
简单来说，装饰器就是实现了一个通用的功能，然后将这个通用的功能应用到不同的、需要使用这个功能的函数上，从而避免每次都在不同函数上反复写相同的功能代码。
装饰器的本质是一个函数，他接受被装饰的函数作为位置参数，装饰器通过使用该参数来执行某些操作，然后返回一个函数引用，这个函数可以是原始函数，或者是另外一个函数。
我们举例子说明，装饰器是这样的函数，他们接受被装饰的可调用函数作为唯一的参数，并且返回一个可调用函数，
registry = []
def register(decorated):
registry.append(decorated)
return decorated
def foo():
return 3
foo = register(foo)
print(registry[0])
<function foo at 0x00000000025D51E0>
register方法是一个简单的装饰器，它把被装饰的函数添加到一个列表中，然后这里是将未改变的被装饰函数返回，可以看出，装饰器一般是传入被装饰函数的引用，然后经过一些指定的处理，最后返回值也是一个函数引用。
还有一种更简单的语法形式：
装饰器的语法糖：我们这里看到的对foo进行装饰的方法是运用
foo = register(foo)语句，还有一种简单的用法是在声明函数的位置应用装饰器，从而使得代码更容易阅读，并且让人立刻意识到使用了装饰器
registry = []
def register(decorated):
registry.append(decorated)
return decorated
@register
def foo(x=3):
return x
@register
def bar(x=5):
return 5
for func in registry:
print(func())
3
5
再看一个更复杂、更一般化的装饰器函数。装饰器的本质是在执行原有函数（被装饰的函数）的同时，再加上一些额外的功能。
def requires_ints(decorated):
def inner(*args, **kwargs):
kwarg_values = [i for i in kwargs.values()]
for arg in list(args) + kwarg_values:
if not isinstance(arg, int):
raise TypeError('{} only accepts integers as arguments'.format(decorated.__name__))
return decorated(*args, **kwargs)
return inner
在这个装饰器函数requires_ints我们可以看到，他定义了一个内嵌函数inner，这个内嵌函数的参数首先收集被装饰函数的所有参数，然后对其进行判断，判断其是否为整数类型（这就是装饰器添加的额外功能），然后再调用被装饰的函数本身，最后将这个内嵌函数返回。因此当我们再用原函数名进行调用的时候，原来的被装饰函数的引用就能指向这个新的内嵌函数，就能在实现原函数功能的基础上，加上附加的功能了。
同时，我们再提炼一下这里面的几个重难点：
第一，requires_ints中，decorated这个变量是内嵌作用域的变量，在他调用退出后，返回的inner函数是可以记住这个变量的。
第二，python不支持函数的参数列表的多态，即一个函数名只能对应唯一的参数列表形式。
第三，在内嵌函数内部调用被装饰函数的时候，使用了解包参数，关于这*args, **kwargs，的参数形式，前面章节中细讲过。
【妹子说】那我们也用这个装饰器来装饰一个函数。
@requires_ints
def foo(x,y):
print(x+y)
foo(3,5)
8
这里将名称foo赋给inner函数，而不是赋给原来被定义的函数，如果运行foo（3,5），将利用传入的这两个参数运行inner函数，inner函数执行类型检查，然后运行被装饰方法，如果传入的不是整形数，例如下面这个例子，那么装饰器的附加功能就会进行类型检查：
@requires_ints
def foo(x,y):
print(x+y)
foo('a',5)
Traceback (most recent call last):
File "E:/12homework/12homework.py", line 15, in <module>
foo('a',5)
File "E:/12homework/12homework.py", line 7, in inner
raise TypeError('{} only accepts integers as arguments'.format(decorated.__name__))
TypeError: foo only accepts integers as arguments
其次内嵌的函数和被装饰的函数的参数形式必须完全一样，这里用的*args, **kwargs概况函数参数的一般形式，因此也是完全对应的。
最后说说装饰器参数
最后来介绍这个复杂一些的话题，装饰器参数。之前我们列举的常规例子里，装饰器只有一个参数，就是被装饰的方法。但是，有时让装饰器自身带有一些需要的信息，从而使装饰器可以用恰当的方式装饰方法十分有用。
这些参数并不是和被装饰的函数并列作为参数签名，而是在原有装饰器的基础上额外再增加一层封装，那么，实质是这个接受其他参数的装饰器并不是一个实际的装饰器，而是一个返回装饰器的函数。
最终返回的内嵌函数inner是最终使用indent和sort_keys参数的函数，这没有问题
import json
def json_output(indent=None, sort_keys=False):
def actual_decorator(decorated):
def inner(*args, **kwargs):
result = decorated(*args, **kwargs)
return json.dumps(result, indent=indent, sort_keys=sort_keys)
return inner
return actual_decorator
@json_output(indent=8)
def do_nothing():
return {'status':'done','func':'yes'}
print(do_nothing())
{
"status": "done",
"func": "yes"
}
我们在这里详细解释说明的是操作顺序，看上去我们使用的是@json_output(indent=8)，作这和之前的装饰器语法糖看上去有些不同，实际上这个不是最终的装饰器函数，通过调用json_output(indent=8)，返回函数指针actual_decorator，这个函数才是真正放在@后的装饰器函数，原始的被装饰函数最终获得了内涵更丰富的inner函数对象，完成了装饰过程，值得一提的是，所谓的装饰器参数最终传给了最内层的inner函数。
记住，在定义装饰器函数后，真正的装饰器函数只有一个参数，那就是被装饰的函数指针，而有其他参数的函数实质上只是装饰器的外围函数，他可以依据参数对装饰器进行进一步的定制。一句话：一个函数不可能接受被装饰的方法，又接受其他参数
在语法糖中@func这种不带括号的，就是直接使用装饰器函数进行装饰，如果是@func()带括号的，实质上是先调用func()函数返回真正的装饰器，然后再用@进行调用。
【妹子说】这个装饰器的功能可真的是在python里才见到，真得好好学学呀！
