Python装饰器使用规范案例详解
由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。
>>> def now(): ... print('2015-3-25') ... >>> f = now >>> f() 2015-3-25 函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字：
>>> now.__name__ 'now' >>> f.__name__ 'now' 现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。如果你觉得理解的还不够透彻可以去小编的Python技术球球qun：278136312 qun里面有我总结的比较详细的Python全面的视频教程，需要的自己去公告里面下载学，希望对你有帮助。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：
def log(func): def wrapper(*args, **kw): print('call %s():' % func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper 观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：
@log def now(): print('2015-3-25') 调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志：
>>> now()
call now(): 2015-3-25 把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：
now = log(now) 由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。
wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。
如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：
def log(text): def decorator(func): def wrapper(*args, **kw): print('%s %s():' % (text, func.__name__)) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator 这个3层嵌套的decorator用法如下：
@log('execute') def now(): print('2015-3-25') 执行结果如下：
>>> now() execute now(): 2015-3-25 和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的：
>>> now = log('execute')(now) 我们来剖析上面的语句，首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数。
以上两种decorator的定义都没有问题，但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象，它有__name__等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'：
>>> now.__name__ 'wrapper' 因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
