Python装饰器分两种情况：
1.如果decorator本身不用传入参数的话，只是接受一个函数（当然也可以把接受的函数作为参数，为了区别，我们暂且将他们分开），并返回一个函数的话，当使用@log时即把目标函数接入；
2.如果decorator本身需要传入参数，那我们首先就需要在外层嵌套一个传入参数的接口，然后再接受函数并返回一个函数，内层则就是重复第一种情况，当时用@log('要传入的参数')，log('要传入的参数')就相当于第一种情况的log，也许这样说你还不是很能理解，我把廖大大的代码稍微做一点点改变，只改变下函数的名称：
1. 装饰器本身不用传入参数，只接收函数func
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, *kw):
print('call %s():' % func.name)
return func(args, **kw)
return wrapper
@decorator
def f():
pass
2. 装饰器本身需要传入参数，再接收函数func
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
@log('execute')
def f():
pass
其中第二种情况@log('execute')就是传入了字符串参数的decorator，传入参数之后就完全等同于第一种情况的@decorator，log只是在第一种情况下作为实现传入字符串参数功能的外层，可以发现第二种情况的内层完全和第一种情况相同。线性的把第二种情况展开：首先log()传入字符串参数，然后返回decorator接受目标函数func，返回wrapper，最后wrapper输出内容并运行目标函数。明显传入字符串参数之后完全和第一种情况一致。
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