裝飾器的難點：在梳理了裝飾器的整個內容之後，我認為難點不是裝飾器本身，而是直接呼叫被裝飾的函式，讓人無法理解背後究竟發生了什麼。
一、引出裝飾器概念
引入問題： 定義了乙個函式，想在執行時動態的增加功能，又不想改動函式本身的**？
示例：
希望對下列函式呼叫增加log功能，列印出函式呼叫：
def f1(x): return x*2
def f2(x): return x*x
def f3(x): return x*x*x
方法一：直接修改原函式的定義
def f1(x):
print("call f1")
return x*2
def f2(x):
print("call f2")
return x*x
def f3(x):
print("call f3")
return x*x*x
方法二：通過高階函式返回新函式
思考：高階函式
(1)、接受函式作為引數
(2)、返回函式
(3)、因此：通過接收乙個函式，內部對其包裝，然後返回乙個新函式，這樣子動態的增強函式功能
def f1(x): return x*2
def new_fun(f):
""" 裝飾器函式 """
def fun(x):
print("call " + f.__name__)
return f(x)
return fun
new_fun(f1)(10)
方法三：真正的裝飾器
python
內建的 @ 語法就是為了簡化裝飾器的使用。
@new_fun代表的意思：呼叫new_fun函式，引數是@所在行下面的函式
@new_fun
def f1(x): return x*2
@new_fun
def f2(x): return x*x
@new_fun
def f3(x): return x*x*x
f1(10)
f2(100)
f3(1000)
f1(10)的呼叫方式等價於new_fun(f1)(10), new_fun(f1)返回的是裝飾器內部函式fun，即fun(10). 整個功能的完成被分成三部分：裝飾器函式執行，返回裝飾器內部函式；裝飾器內部函式執行，執行logging功能；在執行內部函式的同時或者執行完內部函式之後，執行被裝飾函式f(x)。因此我們也容易看出整個裝飾器就是三部分：裝飾器函式，裝飾器內部函式，被裝飾函式。
三、裝飾器作用：可以極大簡化**，避免每個函式編寫重複性的**
(1)、列印日誌：@log，如本文所舉的例子
(2)、檢測效能：@performance，例如機器學習訓練模型，監測多個模型，多個函式執行時間。
四、裝飾器函式三步走
(1)、定義自己先要執行的函式
(2)、定義裝飾器函式
def new_fun(要執行的函式f):
def fun(要執行的函式的引數x):
新增函式功能
return f(x)
return fun
# -*- coding: utf-8 -*-
# 裝飾器監測函式的呼叫和效能
def print_log(f):
""" 裝飾器函式: 監測函式的呼叫 """
def fun(x):
print(f.__name__ + " is called.")
# 可以不返回, 直接在此處執行f(x)
return f(x)
return fun
@print_log
def sort_fun(num_list):
""" 排序函式 """
return sorted(num_list)
if __name__ == "__main__":
num_list = sort_fun(list(range(100))*100)
python裝飾器 python 裝飾器詳解
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裝飾器詳解（python）
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