装饰器decorator
Python的装饰器decorator本质上是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后返回一个新的函数，可以让该函数在不改动源代码的情况下增加其他新功能。
python通过一个语法糖@符号来使用decorator，这样可以避免编写f = decorate(f)这样形式的代码。所谓的语法糖便是你不使用也可以完成任务,但是使用它可以让你的代码更简洁。
对于装饰器，需要记住的就是
@decoratedef f(): pass
其中，
@decorate 等价于 f = decorate(f)
无参数decorator
示例：
import timedef performance(f): def fn(*args, **kw): t1 = time.time() #unix时间戳 r = f(*args, **kw) t2 = time.time() print 'call %s() in %f s' % (f.__name__, t2 - t1) return r return fn @performancedef factorial(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))print factorial(10)
执行结果：
call factorial() in 0.002750 s 3628800
@performance可以打印出factorial()函数调用的时间。
利用python的*args和**kw，可以让@performance自适应任何参数定义的函数，保证任意个数的参数总是能正常调用。
@performance 完全等价于 factorial = performance(factorial)。
对于performance()函数，形成一个闭包。程序首先调用performance(factorial)，得到的返回结果赋值给了factorial，这样factorial就变成了指向函数fn()的指针，经过装饰后的factorial()，其实是调用fn()。
带参数decorator
示例：
import timedef performance(unit):
def perf_decorator(f):
def wrapper(*args, **kw):
t1 = time.time()
r = f(*args, **kw)
t2 = time.time()
t = (t2 - t1) * 1000 if unit =='ms' else (t2 - t1)
print 'call %s() in %f %s' %(f.__name__, t, unit)
return r return wrapper return perf_decorator
@performance('ms')def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))print factorial(10)执行结果：
call factorial() in 2.448082 ms 3628800
@performance('ms') 完全等价于 factorial = performance('ms')(factorial)。
而factorial = performance('ms')(factorial)展开一下就是：
perf_decorator = performance('ms')
factorial = perf_decorator(factorial)即
perf_decorator = performance('ms')@perf_decoratordef factorial():
pass所以，带参数的performance()函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收factorial并返回新函数。
对于performance()函数，形成一个闭包；对于perf_decorator()函数，也形成一个闭包。程序首先调用performance('ms')，返回perf_decorator，再将perf_decorator(factorial)得到的返回结果赋值给了factorial，这样factorial就变成了指向函数wrapper()的指针，经过装饰后的factorial()，其实是调用wrapper()。
此外，python还有内置函数property()，用作装饰器时可以很方便的创建只读属性。
python内置函数：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html
