装饰器（decorator）和描述器（descriptor）是Python中两个重要的概念，理解它们是深入理解Python的关键，因为这是很多特性的基础，包括：函数、方法、属性、类方法、静态方法和父类的引用等等（Python如何实现property、classmethod和staticmethod）。
本文重点在于探讨decorator和descriptor特性的细节。
装饰器（decorator）
装饰器可以认为是面向切面编程模式（AOP aspect-oriented programming）的一种实现，可以对原有功能做扩展或者彻底的改变，而不改变外部的调用方式。
语法分析
下面来看一个例子，fPrint函数实现了一个打印的功能，现在需要在不改变fPrint的前提下，为打印内容增加一个前缀，以方便阅读
def header(func):
def wrapper(msg):
print('log: ', end='')
func(msg)
return wrapper
@header
def fPrint(msg):
print(msg)
# 调用打印
fPrint('msg')
# 打印内容
>>>> log: msg
从结果上来看fPrint('msg')的结果：先调用了header然后调用了fPrint。我们注意到，fPrint的函数定义前面，多了@header，装饰器语法实际上是将fPrint的实现做了替换，所以我们调用的不再是原始的那个fPrint。装饰器语法实际上等价于：
...
def fPrint(msg):
print(msg)
fPrint = header(fPrint)
# 调用打印
fPrint('msg')
# 打印内容
>>>> log: msg
带有自定义入参的装饰器
通常装饰器函数是以被装饰函数作为入参，我们要手动传入参数该怎么办？记住一点装饰器语法实际是函数地址的替换，从最简单的装饰器（fPrint = header(fPrint)）入手，推测一下自定义入参等价形式：fPrint = header(param)(fPrint)，根据等价形式实现装饰器：
def header(ipt):
def decorator(func):
def wrapper(msg):
print('{} log: '.format(ipt), end='')
func(msg)
return wrapper
return decorator
@header('header')
def fPrint(msg):
print(msg)
# 调用打印
fPrint('msg')
# 打印内容
>>>> header log: msg
关于语法的一些理解：当@header后面省略参数时，则以后面的函数定义（fPrint）为参数来完成函数替换。有参数时，执行后的结果为一个函数，再以后面的函数定义（fPrint）为参数完成函数替换，即fPrint = header('header')(fPrint)。
装饰器函数写起来不是很好理解，尤其是对于含有自定义参数的装饰器，这里建议，先写出要实现的装饰器的等价形式，依此来写装饰器函数
装饰器类的定义
装饰器可以是一个函数，也可以是一个class, fPrint作为__init__函数的参数传入，fPrint = header(fPrint)，这时fPrint已经不再是函数而是header的一个实例，至于有什么用等下篇再谈。
class header(object):
def __init__(self, func):
self.f = func
@header
def fPrint(msg):
print(msg)
描述器（descriptor）
描述器是任何一个实现了描述器协议（__get__(), __set__(), 或者 __delete__()）的对象，当描述器作为class属性时，对这个属性的访问便会触发相应的方法。通常使用a.b的语法来获取、赋值、删除一个class属性时，会在A.__dict__中查找属性b，如果b是一个描述器，相应的描述器方法就会被调用。
描述器的实现
以下方法仅适用于，一个描述器作为class属性时，这一点需要特别注意，如果作为实例属性，对应方法是不会被触发的。
在以下的例子中，"属性"指的是class属性，即type(a).__dict__中的某个元素。
object.__get__(self, instance, owner=None)
当通过类或者实例获取属性时__get__方法时会被调用，可选的owner参数是持有者类（以a.b为例，owner是A），当通过实例获取属性时，instance为对应实例（以a.b为例，instanca是a），通过持有者类获取时(A.b)，instance为None，这个方法应该返回一个计算好的属性值或者抛出AttributeError异常
object.__set__(self, instance, value)
通过持有者类的实例对一个属性设置新的值时会调用__set__方法，注意的是，添加set或者delete方法会使得描述器的类型变为数据型描述器，查看“描述器的调用”获取更多细节。
object.__delete__(self, instance)
通过持有者的实例来del一个属性时会调用__delete__方法
object.__set_name__(self, owner, name)
描述器被创建并添加到持有者类时被调用，这个调用不会自动进行，需要显式调用，以告知描述器已被持有者持有
class A:
pass
descr = custom_descriptor()
A.attr = descr
descr.__set_name__(A, 'attr')
描述器方法的调用
首先，关注一下普通属性的调用优先级：
一个属性可以是class属性，也可以是实例属性，回顾一下属性调用的优先级：
a.x调用优先级为：a.__dict__['x']，type(a).__dict__['x']，所以当一个class属性不存在同名的实例属性时，通过class和实例都可以调用。
描述器是基于属性的调用来发挥作用的，对于一个描述器（它是一个class 属性）在不存在实例属性x的情况下，a.x等价于A.x等价于type(a).__dict__['x']。
-
以下是触发描述器
__get__方法的情景：直接调用：
x.__get__(a)通过实例调用：
a.x通过类调用：
A.x
以下是触发描述器
__set__方法的情景：
class A(object):
pass
class Descriptor(object):
def __set__(self, instance, value):
pass
A.b = Descriptor()
a = A()
# 用class调用不会触发__set__
# A.b = 'b'
# 实例调用才会触发__set__
a.b = 'b'
- 以下是触发描述器
__delete__方法的情景：
class A(object):
pass
class Descriptor(object):
def __set__(self, instance, value):
pass
def __delete__(self, instance):
pass
a = A()
A.b = Descriptor()
del a.b
数据型和非数据型描述器
数据型描述器：
定义了__set__和__get__方法，这种描述器可以监听读和写非数据型描述器：
只定义了__get__方法，只能监听属性的读取操作。
二者的区别在于，以a.b为例:
对于一个非数据型描述器b，如果给a设置了一个实例属性b，根据属性读取的优先级，a.b读取的将是a的实例属性b，描述器的__get__方法将不会被触发。而对于数据型描述器，即使存在一个同名的实例属性，a.b访问的仍然是描述器，数据型描述器不会被实例属性覆盖。
class DataDescriptor(object):
def __set__(self, instance, value):
print('data descriptor set')
def __get__(self, instance, owner=None):
return 'data descriptor get'
class NonDataDescriptor(object):
def __get__(self, instance, owner=None):
return 'non-data descriptor get'
class A(object):
dataDescriptor = DataDescriptor()
nonDataDescriptor = NonDataDescriptor()
pass
a = A()
print('a.dataDescriptor: {}'.format(a.dataDescriptor))
print('a.nonDataDescriptor: {}'.format(a.nonDataDescriptor))
a.dataDescriptor = 11
# 非数据型描述器会被实例属性覆盖
a.nonDataDescriptor = 22
print('a.dataDescriptor: {}'.format(a.dataDescriptor))
print('a.nonDataDescriptor: {}'.format(a.nonDataDescriptor))
>>> a.dataDescriptor: data descriptor get
>>> a.nonDataDescriptor: non-data descriptor get
>>> data descriptor set
>>> a.dataDescriptor: data descriptor get
>>> a.nonDataDescriptor: 22
