1.概念：
装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于有切面需求的场景，较为经典的应用有插入日志、增加计时逻辑来检测性能、加入事务处理等。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。
- 装饰器应用的由来：
装饰器的定义很是抽象，我们来看一个小例子。
先定义一个简单的函数：
def foo():
print 'in foo()'
foo()
然后呢，我想看看执行这个函数用了多长时间，好吧，那么我们可以这样做：
import time
def foo():
start = time.clock()
print 'in foo()'
end = time.clock()
print 'used:', end - start
foo()
很好，功能看起来无懈可击。但是如果我要看看另外一个函数的执行性能，计算时间的这些与函数本身功能无关的代码我还得写一遍，这很不软件工程啊，怎么办呢？
还记得吗，函数在Python中是一等公民，那么我们可以考虑重新定义一个函数timeit，将foo的引用传递给他，然后在timeit中调用foo并进行计时，这样，我们就达到了不改动foo定义的目的
import time
def foo():
print 'in foo()'
def timeit(func):
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
timeit(foo)
看起来逻辑上并没有问题，一切都很美好并且运作正常！但是，我们似乎修改了调用部分的代码。原本我们是这样调用的：foo()，修改以后变成了：timeit(foo)。这样的话，如果foo在N处都被调用了，你就不得不去修改这N处的代码。或者更极端的，考虑其中某处调用的代码无法修改这个情况，比如：这个函数是你交给别人使用的。
既然如此，我们就来想想办法不修改调用的代码；如果不修改调用代码，也就意味着调用foo()需要产生调用timeit(foo)的效果。我们可以想到将timeit赋值给foo，但是timeit似乎带有一个参数……想办法把参数统一吧！如果timeit(foo)不是直接产生调用效果，而是返回一个与foo参数列表一致的函数的话……就很好办了，将timeit(foo)的返回值赋值给foo，然后，调用foo()的代码完全不用修改！
import time
def foo():
print 'in foo()'
定义一个计时器，传入一个，并返回另一个附加了计时功能的方法
def timeit(func):
# 定义一个内嵌的包装函数，给传入的函数加上计时功能的包装
def wrapper():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
# 将包装后的函数返回
return wrapper
foo = timeit(foo)#传入的参数foo为原函数名，变量foo为新变量不是原函数
foo()
这样，一个简易的计时器就做好了！我们只需要在定义foo以后调用foo之前，加上foo = timeit(foo)，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foo被timeit装饰了。
这样，一个简易的计时器就做好了！我们只需要在定义foo以后调用foo之前，加上foo = timeit(foo)，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foo被timeit装饰了。
在这个例子中，函数进入和退出时需要计时，这被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。与传统编程习惯的从上往下执行方式相比较而言，像是在函数执行的流程中横向地插入了一段逻辑。在特定的业务领域里，能减少大量重复代码。面向切面编程还有相当多的术语，这里就不多做介绍，感兴趣的话可以去找找相关的资料。
这个例子仅用于演示，并没有考虑foo带有参数和有返回值的情况，完善它的重任就交给读者你最为练习 ，可以检验下你是否真正理解了学会了。
上面这段代码看起来似乎已经不能再精简了，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 wrapper():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start
return wrapper
@timeit
def foo():
print 'in foo()'
foo()
重点关注第11行的@timeit，在定义上加上这一行与另外写foo = timeit(foo)完全等价，千万不要以为@有另外的魔力。除了字符输入少了一些，还有一个额外的好处：这样看上去更有装饰器的感觉。
函数引用；
要理解python的装饰器，我们首先必须明白在Python中函数也是被视为对象。这一点很重要。先看一个例子：
def shout(word="yes") :
return word.capitalize()+" !"
print shout()
输出 : 'Yes !'
作为一个对象，你可以把函数赋给任何其他对象变量
scream = shout
注意我们没有使用圆括号，因为我们不是在调用函数
我们把函数shout赋给scream，也就是说你可以通过scream调用shout
print scream()
输出 : 'Yes !'
还有，你可以删除旧的名字shout，但是你仍然可以通过scream来访问该函数
del shout
try :
print shout()
except NameError, e :
print e
#输出 : "name 'shout' is not defined"
print scream()
输出 : 'Yes !'
我们暂且把这个话题放旁边，我们先看看python另外一个很有意思的属性：可以在函数中定义函数：
def talk() :
# 你可以在talk中定义另外一个函数
def whisper(word="yes") :
return word.lower()+"...";
# ... 并且立马使用它
print whisper()
你每次调用'talk'，定义在talk里面的whisper同样也会被调用
talk()
输出 :
yes...
但是"whisper" 不会单独存在:
try :
print whisper()
except NameError, e :
print e
#输出 : "name 'whisper' is not defined"*
从以上两个例子我们可以得出，函数既然作为一个对象，因此：
其可以被赋给其他变量
其可以被定义在另外一个函数内
这也就是说，函数可以返回一个函数，看下面的例子：
def getTalk(type="shout") :
# 我们定义另外一个函数
def shout(word="yes") :
return word.capitalize()+" !"
def whisper(word="yes") :
return word.lower()+"...";
# 然后我们返回其中一个
if type == "shout" :
# 我们没有使用(),因为我们不是在调用该函数
# 我们是在返回该函数
return shout
else :
return whisper
然后怎么使用呢 ?
把该函数赋予某个变量
talk = getTalk()
这里你可以看到talk其实是一个函数对象:
print talk
输出 : <function shout at 0xb7ea817c>
该对象由函数返回的其中一个对象:
print talk()
或者你可以直接如下调用 :
print getTalk("whisper")()
输出 : yes...
<p></p>
还有，既然可以返回一个函数，我们可以把它作为参数传递给函数：
def doSomethingBefore(func) :
print "I do something before then I call the function you gave me"
print func()
doSomethingBefore(scream)
输出 :
I do something before then I call the function you gave me
Yes !
这里你已经足够能理解装饰器了，其他它可被视为封装器。也就是说，它能够让你在装饰前后执行代码而无须改变函数本身内容。
