Python装饰的讲解就不再多说了，这篇文章主要讲Python多装饰器的执行顺序。
先给出结论：
Python的多装饰器是从外到内执行的，再执行被装饰的函数。当然这只是在装饰器中的闭包函数的运行顺序，如果在装饰器函数和闭包函数之前有代码，那运行起来又不一样，具体看下面的例子。
情况1
例如：
# -*- coding:utf-8 -*-
def decorator_a(func):
def inner_a(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_a'
return func(*args, **kwargs)
return inner_a
def decorator_b(func):
def inner_b(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_b'
return func(*args, **kwargs)
return inner_b
@decorator_b
@decorator_a
def f(x):
print 'Get in f'
return x * 2
f(1)上面代码的运行结果为：
Get in inner_b
Get in inner_a
Get in f
由此可见，是先运行的decorator_b，再运行的decorator_a，最后运行的被装饰函数f(x)
这是因为decorator_a装饰器先return 了inner_a, 而decorator_b后面又把inner_a装饰了，最终整个暴露在外面的是inner_b，所以显示inner_b先运行，最终的效果看起来就是装饰器decorator_b先运行。实际上代码在机器上跑的时候是先跑的decorator_a函数，再跑的decorator_b函数
情况2
代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
def decorator_a(func):
print 'Get in decorator_a'
def inner_a(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_a'
return func(*args, **kwargs)
return inner_a
def decorator_b(func):
print 'Get in decorator_b'
def inner_b(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_b'
return func(*args, **kwargs)
return inner_b
@decorator_b
@decorator_a
def f(x):
print 'Get in f'
return x * 2
f(1)上面代码运行的结果为：
Get in decorator_a
Get in decorator_b
Get in inner_b
Get in inner_a
Get in f
现在的结果和情况1得出的运行顺序结论不一致了，在每个装饰器中，装饰器函数和内层的闭包函数之间的代码是先运行的decorator_a 再运行的decorator_b。这和情况1的结论恰好相反。代码位置不同，运行的顺序也不。同。
再看一种情况
情况3
# -*- coding:utf-8 -*-
def decorator_a(func):
print 'Get in decorator_a'
def inner_a(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_a'
return func(*args, **kwargs)
return inner_a
def decorator_b(func):
print 'Get in decorator_b'
def inner_b(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_b'
return func(*args, **kwargs)
return inner_b
@decorator_b
@decorator_a
def f(x):
print 'Get in f'
return x * 2与情况2相比，这里没有对函数f进行调用，去掉了情况2中的f(1)这一行代码。只是声明了被装饰器装饰的函数f(x)，但是没有进行调用。但是运行上面的代码是有结果输出的。结果如下：
Get in decorator_a
Get in decorator_b
可看到只运行了装饰器函数和内层闭包函数之间的代码。为什么会这样呢。那是因为在装饰器中的内层闭包函数被return了，而装饰器也相当于是函数调用，只是闭包的函数需要在最后被return出来，在调用被装饰函数f(x)时，装饰其中return的inner_a和inner_b才会被执行。return一个函数的名字，这个函数是没有被执行的，函数名带有括号和参数才会去执行，没有带括号的函数名只是一个对象而已，没有被执行。
因此上面inner函数和装饰器函数之间的代码会执行，及时不调用被装饰的f(x)函数
小tips
def decorator_a(func):
print 'Get in decorator_a'
def inner_a(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_a'
print "in a, args ", args
print "in a, kwargs ", kwargs
kwargs.update({"params": "1234"})
return func(*args, **kwargs)
return inner_a
def decorator_b(func):
print 'Get in decorator_b'
def inner_b(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_b'
print "in b, args ", args
print "in b, kwargs ", kwargs
return func(*args, **kwargs)
return inner_b
@decorator_b
@decorator_a
def f(x, params):
print 'Get in f'
print "params: ", params
return x * 2
f(*(1, ))上面代码运行的结果如下：
Get in decorator_a
Get in decorator_b
Get in inner_b
in b, args (1,)
in b, kwargs {}
Get in inner_a
in a, args (1,)
in a, kwargs {}
Get in f
params: 1234
上面运用的小tips是在装饰器中给被装饰的函数加参数，定义函数f时，他有两个参数，但是在调用他时。f(*(1, ))是只传了一个参数（注意，这里的参数传递只能这样写，写成多参数的模式）。
在decorator_b中给kwargs字典加了一个key为params的字典，这样就能在函数f中使用这个params，虽然在调用f的地方没有传这个参数。
这个tips可以用在flask中@route装饰器的下面，能用一个装饰器对flask请求的参数进行合法验证检查。
例如：
@app.route("/index//test")
@parse_params
def test(name, params):
return "hello world"test函数有两个参数：name和params。其中name这个是url中的变量，flask会帮助处理。对于params参数，可以在装饰器parse_params中对request.args做一些校验后生成一个params字典加在装饰器parse_params的闭包函数参数的kwargs中，类似于上面的那个例子。
这个用在flask中能用完全在于，flask中调用我们注册的def test函数是这样处理的：
self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args)上面传的参数就是**req.view_args的形式传的。这种是不定参数的传法。
