本篇内容为偷窃的~哈哈，借用一下，我就是放在自己这里好看。

引用地址：http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html

第一步：最简单的函数，准备附加额外功能

'''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''

def myfunc():

    print("myfunc() called.")

myfunc()

myfunc()

第二步：使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能

def deco(func):

    print("before myfunc() called.")

    func()

    print("  after myfunc() called.")

    return func

def myfunc():

    print(" myfunc() called.")

myfunc = deco(myfunc)

myfunc()

myfunc()

第三步：使用语法糖@来装饰函数

'''示例3: 使用语法糖@来装饰函数，相当于“myfunc = deco(myfunc)”

但发现新函数只在第一次被调用，且原函数多调用了一次'''

def deco(func):

    print("before myfunc() called.")

    func()

    print("  after myfunc() called.")

    return func

@deco

def myfunc():

    print(" myfunc() called.")

myfunc()

myfunc()

第四步：使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用

'''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用，

内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''

def deco(func):

    def _deco():

        print("before myfunc() called.")

        func()

        print("  after myfunc() called.")

        # 不需要返回func，实际上应返回原函数的返回值

    return _deco

@deco

def myfunc():

    print(" myfunc() called.")

    return 'ok'

myfunc()

myfunc()

第五步：对带参数的函数进行装饰

'''示例5: 对带参数的函数进行装饰，

内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''

def deco(func):

    def _deco(a, b):

        print("before myfunc() called.")

        ret = func(a, b)

        print("  after myfunc() called. result: %s" % ret)

        return ret

    return _deco

@deco

def myfunc(a, b):

    print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))

    return a + b

myfunc(1, 2)

myfunc(3, 4)

第六步：对参数数量不确定的函数进行装饰

'''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰，

参数用(*args, **kwargs)，自动适应变参和命名参数'''

def deco(func):

    def _deco(*args, **kwargs):

        print("before %s called." % func.__name__)

        ret = func(*args, **kwargs)

        print("  after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))

        return ret

    return _deco

@deco

def myfunc(a, b):

    print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))

    return a+b

@deco

def myfunc2(a, b, c):

    print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))

    return a+b+c

myfunc(1, 2)

myfunc(3, 4)

myfunc2(1, 2, 3)

myfunc2(3, 4, 5)

第七步：让装饰器带参数

'''示例7: 在示例4的基础上，让装饰器带参数，

和上一示例相比在外层多了一层包装。

装饰函数名实际上应更有意义些'''

def deco(arg):

    def _deco(func):

        def __deco():

            print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))

            func()

            print("  after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))

        return __deco

    return _deco

@deco("mymodule")

def myfunc():

    print(" myfunc() called.")

@deco("module2")

def myfunc2():

    print(" myfunc2() called.")

myfunc()

myfunc2()

第八步：让装饰器带 类 参数

'''示例8: 装饰器带类参数'''

class locker:

    def __init__(self):

        print("locker.__init__() should be not called.")

    @staticmethod

    def acquire():

        print("locker.acquire() called.（这是静态方法）")

    @staticmethod

    def release():

        print("  locker.release() called.（不需要对象实例）")

def deco(cls):

    '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''

    def _deco(func):

        def __deco():

            print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))

            cls.acquire()

            try:

                return func()

            finally:

                cls.release()

        return __deco

    return _deco

@deco(locker)

def myfunc():

    print(" myfunc() called.")

myfunc()

myfunc()

第九步：装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中，同时演示了对一个函数应用多个装饰器

'''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''

class mylocker:

    def __init__(self):

        print("mylocker.__init__() called.")

    @staticmethod

    def acquire():

        print("mylocker.acquire() called.")

    @staticmethod

    def unlock():

        print("  mylocker.unlock() called.")

class lockerex(mylocker):

    @staticmethod

    def acquire():

        print("lockerex.acquire() called.")

    @staticmethod

    def unlock():

        print("  lockerex.unlock() called.")

def lockhelper(cls):

    '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''

    def _deco(func):

        def __deco(*args, **kwargs):

            print("before %s called." % func.__name__)

            cls.acquire()

            try:

                return func(*args, **kwargs)

            finally:

                cls.unlock()

        return __deco

    return _deco
'''示例9: 装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中

同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''

from mylocker import *

class example:

    @lockhelper(mylocker)

    def myfunc(self):

        print(" myfunc() called.")

    @lockhelper(mylocker)

    @lockhelper(lockerex)

    def myfunc2(self, a, b):

        print(" myfunc2() called.")

        return a + b

if __name__=="__main__":

    a = example()

    a.myfunc()

    print(a.myfunc())

    print(a.myfunc2(1, 2))

    print(a.myfunc2(3, 4))

下面是参考资料，当初有不少地方没看明白，真正练习后才明白些：

1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421

2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html

3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338

这是在Python学习小组上介绍的内容，现学现卖、多练习是好的学习方式。

第一步：最简单的函数，准备附加额外功能

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# -*- coding:gbk -*-
'''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''
 
def myfunc():
    print("myfunc() called.")
 
myfunc()
myfunc()

第二步：使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能

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'''示例2: 替换函数(装饰)
装饰函数的参数是被装饰的函数对象，返回原函数对象
装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)'''
 
def deco(func):
    print("before myfunc() called.")
    func()
    print("  after myfunc() called.")
    return func
 
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
 
myfunc = deco(myfunc)
 
myfunc()
myfunc()

第三步：使用语法糖@来装饰函数

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'''示例3: 使用语法糖@来装饰函数，相当于“myfunc = deco(myfunc)”
但发现新函数只在第一次被调用，且原函数多调用了一次'''
 
def deco(func):
    print("before myfunc() called.")
    func()
    print("  after myfunc() called.")
    return func
 
@deco
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
 
myfunc()
myfunc()

第四步：使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用

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'''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用，
内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
 
def deco(func):
    def _deco():
        print("before myfunc() called.")
        func()
        print("  after myfunc() called.")
        # 不需要返回func，实际上应返回原函数的返回值
    return _deco
 
@deco
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
    return 'ok'
 
myfunc()
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第五步：对带参数的函数进行装饰

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# -*- coding:gbk -*-
'''示例5: 对带参数的函数进行装饰，
内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同，装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
 
def deco(func):
    def _deco(a, b):
        print("before myfunc() called.")
        ret = func(a, b)
        print("  after myfunc() called. result: %s" % ret)
        return ret
    return _deco
 
@deco
def myfunc(a, b):
    print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
    return a + b
 
myfunc(1, 2)
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第六步：对参数数量不确定的函数进行装饰

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'''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰，
参数用(*args, **kwargs)，自动适应变参和命名参数'''
 
def deco(func):
    def _deco(*args, **kwargs):
        print("before %s called." % func.__name__)
        ret = func(*args, **kwargs)
        print("  after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))
        return ret
    return _deco
 
@deco
def myfunc(a, b):
    print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
    return a+b
 
@deco
def myfunc2(a, b, c):
    print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
    return a+b+c
 
myfunc(1, 2)
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myfunc2(1, 2, 3)
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第七步：让装饰器带参数

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'''示例7: 在示例4的基础上，让装饰器带参数，
和上一示例相比在外层多了一层包装。
装饰函数名实际上应更有意义些'''
 
def deco(arg):
    def _deco(func):
        def __deco():
            print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
            func()
            print("  after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
        return __deco
    return _deco
 
@deco("mymodule")
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
 
@deco("module2")
def myfunc2():
    print(" myfunc2() called.")
 
myfunc()
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第八步：让装饰器带 类 参数

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# -*- coding:gbk -*-
'''示例8: 装饰器带类参数'''
 
class locker:
    def __init__(self):
        print("locker.__init__() should be not called.")
         
    @staticmethod
    def acquire():
        print("locker.acquire() called.（这是静态方法）")
         
    @staticmethod
    def release():
        print("  locker.release() called.（不需要对象实例）")
 
def deco(cls):
    '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
    def _deco(func):
        def __deco():
            print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))
            cls.acquire()
            try:
                return func()
            finally:
                cls.release()
        return __deco
    return _deco
 
@deco(locker)
def myfunc():
    print(" myfunc() called.")
 
myfunc()
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第九步：装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中，同时演示了对一个函数应用多个装饰器

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# -*- coding:gbk -*-
'''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''
 
class mylocker:
    def __init__(self):
        print("mylocker.__init__() called.")
         
    @staticmethod
    def acquire():
        print("mylocker.acquire() called.")
         
    @staticmethod
    def unlock():
        print("  mylocker.unlock() called.")
 
class lockerex(mylocker):
    @staticmethod
    def acquire():
        print("lockerex.acquire() called.")
         
    @staticmethod
    def unlock():
        print("  lockerex.unlock() called.")
 
def lockhelper(cls):
    '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
    def _deco(func):
        def __deco(*args, **kwargs):
            print("before %s called." % func.__name__)
            cls.acquire()
            try:
                return func(*args, **kwargs)
            finally:
                cls.unlock()
        return __deco
    return _deco
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'''示例9: 装饰器带类参数，并分拆公共类到其他py文件中
同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''
 
from mylocker import *
 
class example:
    @lockhelper(mylocker)
    def myfunc(self):
        print(" myfunc() called.")
 
    @lockhelper(mylocker)
    @lockhelper(lockerex)
    def myfunc2(self, a, b):
        print(" myfunc2() called.")
        return a + b
 
if __name__=="__main__":
    a = example()
    a.myfunc()
    print(a.myfunc())
    print(a.myfunc2(1, 2))
    print(a.myfunc2(3, 4))

下面是参考资料，当初有不少地方没看明白，真正练习后才明白些：

1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421

2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html

3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338

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