定义一个函数：
def sum1():
sum = 1+ 2
print (sum)
想看看这个函数执行用了多长时间，所以写了几句代码插进去了：
import time
def sum1():
start = time.clock()
sum = 1+2
print(sum)
end = time.clock()
print("time used:",end - start)
sum1()
运行之后，完美~~
可是随着继续翻看，小P对越来越多的函数感兴趣了，都想看下他们的运行时间如何，难道要一个一个的去改函数吗？当然不是！我们可以考虑重新定义一个函数timeit，将sum1的引用传递给他，然后在timeit中调用sum1并进行计时，这样，我们就达到了不改动sum1定义的目的，而且，不论小P看了多少个函数，我们都不用去修改函数定义了！
import time
def sum1():
sum = 1+ 2
print (sum)
def timeit(func):
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print("time used:", end - start)
timeit(sum1)
咂一看，没啥问题，可以运行！但是还是修改了一部分代码，把sum1() 改成了timeit(sum1)。这样的话，如果sum1在N处都被调用了，你就不得不去修改这N处的代码。所以，我们就需要杨sum1()具有和timeit(sum1)一样的效果，于是将timeit赋值给sum1。可是timeit是有参数的，所以需要找个方法去统一参数，将timeit(sum1)的返回值（计算运行时间的函数）赋值给sum1。
import time
def sum1():
sum = 1+ 2
print (sum)
def timeit(func):
def test():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print("time used:", end - start)
return test
sum1 = timeit(sum1)
sum1()
这样一个简易的装饰器就做好了，我们只需要在定义sum1以后调用sum1之前，加上sum1= timeit(sum1)，就可以达到计时的目的，这也就是装饰器的概念，看起来像是sum1被timeit装饰了！Python于是提供了一个语法糖来降低字符输入量。
import time
def timeit(func):
def test():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print("time used:", end - start)
return test
@timeit
def sum1():
sum = 1+ 2
print (sum)
sum1()
重点关注第11行的@timeit，在定义上加上这一行与另外写sum1 = timeit(sum1)完全等价。
示例：
#!/usr/bin/python
import time
def sum1():
sum = 1+ 2
print (sum)
def timeit(func):
def test():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print("time used:", end - start)
return test
def ppp():
for i in ['a','b','c']:
time.sleep(1)
print i
ppp = timeit(ppp)
ppp()
sum1 = timeit(sum1)
sum1()
运行结果：
[root@dev ~]# python d.py
a
b
c
('time used:', 0.0)
3
('time used:', 0.0)
