0.说明
在自己好好总结并对Python装饰器的执行过程进行分解之前，对于装饰器虽然理解它的基本工作方式，但对于存在复杂参数的装饰器（装饰器和函数本身都有参数），总是会感到很模糊，即使这会弄懂了，下一次也很快忘记，其实本质上还是没有多花时间去搞懂其中的细节问题。
虽然网络上已经有很多这样的文章，但显然都是别人的思想，因此自己总是记不牢，所以花点时间自己好好整理一下。
最近在对《Python核心编程》做总结，收获了不少，下面分享一下我自己对于Python装饰器的理解，后面还提供了一个较为复杂的Python装饰器的执行过程的分解，可以参考一下。
1.Python装饰器的出现
在没有装饰器之前，如果要在类中定义一个静态方法，需要使用下面的方法：
class MyClass(object): def staticFoo(): staticFoo = staticmethod(staticFoo)
即要在该静态方法中加入类似staticmethod()内建函数将该方法转换为静态方法，这显然非常麻烦，而有了装饰器之后，就可以写成下面这样：
class MyClass(object): @staticmethod def staticFoo(): pass
这样就简洁很多了。
2.Python装饰器类型与理解
（1）无参数装饰器
一个装饰器
下面的情况：
@f def foo(): pass
其实就相当于：
def foo(): pass foo = g(foo)
多个装饰器
下面的情况：
@g @f def foo(): pass
就相当于：
def foo(): pass foo = g(f(foo))
（2）含参数装饰器
带有参数的一个装饰器
下面的情况：
@decomaker(deco_args) def foo(): pass
就相当于：
def foo(): pass foo = decomaker(deco_args)(foo)
用这样的思想去理解就非常好理解了：decomaker()用deco_args做了些事并返回函数对象，而该函数对象正是以foo作为其参数的装饰器。
下面多个装饰器的例子也是按这样的思想去理解。
带有参数的多个装饰器
下面的情况：
@deco1(deco_arg) @deco2() def foo(): pass
就相当于：
def foo(): pass foo = deco1(deco_arg)(deco2(foo))
3.Python装饰器执行过程的手动分解
OK，有了上面的理论基础，理解下面一个较为复杂的装饰器就很容易了：
from functools import wraps def log(text): def decorator(func): @wraps(func) #it works like:wraper.__name__ = func.__name__ def wrapper(*args, **kwargs): print '%s %s():' % (text, func.__name__) return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator @log('Hello') def now(area): print area, '2016-01-23' now('Beijing') print 'The name of function now() is:', now.__name__
执行如下：
/usr/bin/python2.7 /home/xpleaf/PycharmProjects/decorator_test/dec10.py Hello now(): Beijing 2016-01-23 The name of function now() is: now
对于该程序的执行过程，可以分析如下：
1.先执行log('Hello')函数，此时返回了一个新的函数，只不过其中的text变量被替换为'Hello'，所以用来装饰now函数的新的装饰器如下：
def decorator(func): @wraps(func) #it works like:wraper.__name__ = func.__name__ def wrapper(*args, **kwargs): print '%s %s():' % ('Hello', func.__name__) return func(*args, **kwargs) return wrapper
2.所以此时的now函数，就相当于：
now = decorator(now)
3.即now就相当于：
def now(*args, **kwargs): print '%s %s():' % ('Hello', old_now.__name__) return old_now(*args, **kwargs) # 现在的函数名称变为了now而不是wrapper，是因为使用了wraps装饰器
所以，输出的结果也就非常好理解了。
关于wraps，它也是一个装饰器，使用它的作用是，被我们用自定义装饰器修改后的函数，它的函数名称，即func.__name__跟原来是一样的，而它的工作原理正如上面所提及的，即：
wraper.__name__ = func.__name__
也就是说，使用wraps可以不改变原来函数的属性，当然，上面只是简单说明了一下其工作原理，详细的可以参考wraps的源代码。
在GitHub上给出了10个理解装饰器的例子，可以参考一下：https://github.com/xpleaf/decorator
本文选中我的《Python回顾与整理》系列博文中的《Python回顾与整理9：函数和函数式编程》
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