使用环境为: Python 3.6.8
什么是装饰器
要理解装饰器之前，我们需要了解什么是闭包函数。
闭包函数
我们简单写个demo，再解释一下什么是闭包函数。
def exterFunc(x):
def innerFunc(y):
return x * y
return innerFunc
def main() -> None:
f = exterFunc(6)
result = f(5)
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()可以看到，上述代码所示，所谓的闭包函数是指: 闭包函数是指在函数中再定义函数，内部函数可以访问外部的变量，在外部函数中，将内部函数作为返回值返回。
可以看到上述例子中，我们定义了exterFunc的函数，它将接收一个形参x，在exterFunc函数中又中定义了innerFunc，它也接收一个形参y， 在innerFunc函数中，返回x * y，没错，内部函数可以访问外部函数传入的变量，最后将exterFunc作为返回值返回，这就是闭包函数。
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最简单的装饰器
装饰器是一种很特殊的函数，可以接收函数作为形参，且返回一个新的函数，在我们上一篇介绍生成器的时候，还记得我们使用memory_profiler库来打印函数的内存运行情况么？ 这就是用的装饰器。
我们可以写个最简单的例子，来阐述一下python装饰器，即：
def foo(func):
def wrapper():
print("装饰器开始运行了")
func()
print("装饰器结束运行了")
return wrapper
@foo
def sayHello():
print("hello pdudo in juejin")
def main() -> None:
sayHello()
if __name__ == '__main__':
main()上面代码，我们定义了一个装饰器foo，foo需要传入一个函数， foo内部有一个函数wrapper。这样的函数中包函数，我们将其称之为闭包函数，后面会介绍闭包函数。言归正传，在wrapper函数中，我们可以在运行func函数的时候，再其执行前后语句。
需要调用装饰器的时候，只需要@加上函数名称即可。
为什么需要装饰器
要解释这个问题，我们可以看来了解下，装饰器解决了一些什么问题：
解决代码重复性，对于经常需要实现类似的功能而言，可以将该功能抽离出来，作为装饰器来调用，从而避免代码重复。
增强代码可读性，在不修改原始代码的前提下，可以利用装饰器在函数前后增加代码，例如 处理异常、记录日志等等，可以利用装饰器将附加功能和函数主要功能分开，增加代码可读性。
说了那么多，我们来列举一个最简单的例子，利用装饰器打印一下函数的运行时间。
import time
def getExecTimers(func):
def wrapper():
startTimes = time.time()
func()
endTimes = time.time()
print("函数运行时间: " , endTimes - startTimes ,"s")
return wrapper
@getExecTimers
def testFunc():
print("开始执行函数")
time.sleep(5)
print("函数执行结束")
def main() -> None:
testFunc()
if __name__ == '__main__':
main()这个装饰器，会记录函数的运行时间。可以看到，我们为这个函数增加了一个附属功能，但是又没有修改到原始函数。
上述案例，应该可以证明为什么需要使用装饰器了。
装饰器用法
上述我们讨论了最简单的装饰器写法，并且写了一个小功能，即打印函数的运行时间。接下来，我们要看下装饰器的其他写法。
不是用语法糖调用
还记得上面我们调用装饰器，是使用的@+装饰器名称么？ 其实这是python的语法糖，如果不是用语法糖的话，应该是这样来使用的：
def foo(func):
def wrapper():
print("装饰器开始运行了")
func()
print("装饰器结束运行了")
return wrapper
def sayHello():
print("hello pdudo in juejin")
def main() -> None:
f1 = sayHello
f2 = foo(f1)
f2()
if __name__ == '__main__':
main()完整的写法应该如下代码所示，这是一个完整的闭包调用逻辑。
f1 = sayHello f2 = foo(f1) f2()
而在函数前加上@+装饰器名称， 是一种python的语法糖
带参数的装饰器
这里要做一个铺垫，在python中，有2个特殊的变量，分别为*args和**kwargs，都是用来处理不定量参数的，分别代表的含义为:
*args: 将会将参数打包为元组**kwargs: 将会打包字典传递给函数
def foo(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
print("装饰器开始运行了")
print("装饰器捕获到的参数: " ,args,**kwargs)
func(*args,**kwargs)
print("装饰器结束运行了")
return wrapper
@foo
def sayHello(a,b,c,dicts):
print("传入的参数: " , a,b,c)
print("传入的参数: " , dicts)
def main() -> None:
sayHello(1,2,3,{"name":"juejin"})
if __name__ == '__main__':
main()在装饰器中，若我们要给函数传递参数，是需要先将参数传递给装饰器，而在装饰器中接收后再进行传递的，所以代码才会是这样的：
def foo(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
print("装饰器开始运行了")
print("装饰器捕获到的参数: " ,args,**kwargs)
func(*args,**kwargs)
print("装饰器结束运行了")首先，我们在做传递调用的时候，wrapper应该调用形参来接收，接收后，再进行传递给函数func。
