我对Python装饰器的理解就是用一个函数去修饰另外一个函数。
<h1<strong>装饰器<strong><h1>
在运行原来功能的基础上，添加一些新的功能，如权限的验证，日志的打印等等。
<strong>不修改原来的代码，进行功能的扩展<strong>
<h2>1 函数表达式<h2>
现在有这样一个函数
def fun():
print('I am fun')
运行fun()结果为
I am fun
然而运行fun结果为
<function fun at 0x000001C80B7C7048>
所以我们看到函数后加括号就进入了函数内部运行，不加括号只是代表了一个函数对象（Python内部一切皆为对象）.
<h2>2 场景<h2>
现在有一堆函数
def fun1():
print("I am fun1")
def fun2():
print("I am fun2")
def fun3():
print("I am fun3")
为了证明这些函数是我写的，所有的函数后面都要打印一句话
def fun1():
print("I am fun1")
print("author is wang")
但是所以的函数都加这句话似乎太麻烦了。这个时候尅考虑使用闭包来实现。
<h2>3 闭包实现<h2>
改成闭包的实现形式：
def shoe_author(func):
def wrapper():
print "The author is wang！"
func()
return wrapper
#原函数
def func1():
print "running func1"
func1 = show_me(func1)
if __name__ == '__main__':
func1()
当程序运行到func1 = show_author(func1)时并没有立即执行函数，只是定义了一个新函数。show_me(func1)其实等价于如下：
def wrapper():
print "The Author is wang"
func1()
所以，只有当func1()时，才真正运行
<h2>4 用装饰器简化<h2>
Python提供了@的语法糖
@show_author
def fun1():
print("I am fun1")
如程序所示，@shoe_author和原来闭包实现fun1 = show_author(func1)是完全等价的，这样便能在不改变原函数的情况下添加装饰，增加功能。
<h2>带参数的装饰器<h2>
如果在此时需要验证写这个程序的作者，我们现在就可以使用带参数的装饰器
def Author(key):
def func_wrapper(func):
def decorator():
if key == 'wang':
print('The author is wang')
print('I am fun Before')
res = func()
print('I am fun After')
return res
return decorator
return func_wrapper
@Author(key = 'wang')
def fun():
print('哈哈')
fun()
我们就可以在key的位置加上写程序者的姓名。
这样我们就实现了一个带参数的装饰器。
