何为装饰器
如果学过java的同学应该更熟悉一些，其实意思也挺好懂的，就是讲某个东西装饰一下，功能更加齐全，java中有装饰模式，跟这里的「装饰器」还算很相通的。
这里的意思是，增强某一个函数的功能，在原有功能的基础上添加功能。
这里我们举个例子，现在有一个名字为now的函数，他可以打印一段文字，我们想对这个函数做一个增强，让他在打印文字之前，先打印一下“using now”这个文字，然后在继续执行他原有的方法。
我们来看下具体怎么实现
def log(func):
def wrapper(*args,**kw):
print("using %s"%func.__name__)
return func(*args,**kw)
return wrapper
@log
def now(x,y):
print("x+y=%d"%(x+y))
解释几点：
log是一个装饰器(decorator),接受一个函数，并且返回一个函数
python语法中，通过“@装饰器名”的语法，将装饰器至于函数定义处，故有了@log
我们来看下结果
注意
log、wrapper只是随便定义的名字，可以改成任何名字
wrapper(args,*kw)参数定义的意思是可以接受任意类型的参数，所以在这里写是通用写法
decorator高阶函数
如果decorator本身需要传入参数的话，那么就需要用到decorator高阶函数了，比我我们还是按照上方的示例为例子，上方示例中我们打印的是：
using 函数名
现在我们把需求改一下，让decorator传入一个名字 ，然后再打印
比如传入“xiaoming”,那么就打印
xiaoming using 函数名
那么我们就得这样写了
def log(name):
def mydecorator(func):
def wrapper(*args,**kw):
print("%s using %s" %(name,func.__name__))
return func(*args,**kw)
return wrapper
return mydecorator
那么我们调用的时候，只需要依照第一个个示例，然后传入参数即可
@log("xiaoming")
def now():
print("hello world")
我们来看下执行结果
显然，带参数的decorator(装饰器)也已经成功了。
但是，实际上，我们上方定义的decorator(装饰器)并没有成功。
请看：
请看红框中的内容
当我们执行完被装饰的方法之后，其实方法本身的属性已经发生了变化。
所以上文中的装饰器其实并没有定义成功。
那么怎么解决这个问题呢？
我们需要用到@functools.wraps的方法解决被装饰函数属性变化的问题
不需要参数的装饰器写法
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
print("using %s",func.__name__)
return func(*args,**kw)
return wrapper
@log
def now():
print("hello python")
请看实例演示：
需要参数的装饰器写法
import functools
def log(name):
def mydecorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
print("%s using %s" %(name,func.__name__))
return func(*args,**kw)
return wrapper
@log("xiaoming")
def now():
print(hello world)
请看下实际演示
这才是完成的decorator-装饰器
