最近学习python,其中decorator比较难理解，遂写一篇来总结供后续查阅。
定义一个函数，想在运行时动态的改变函数的功能，又不想改变函数本身的代码，可以使用高阶函数（可以使用函数作为参数）
装饰器函数可以简化代码，避免每个函数编写重复的代码，也可以用在python web开发中进行登录限制。
1，一般的函数调用-硬编码调用，代码中直接调用函数（直接调用原函数）：
def func1(): print ("func1") def func2(): print("before") func1() print("after")func2() 输出为：
2，python中可将函数作为参数进行传递（高阶函数）：
def func1(): print("func1")def wrapper(func): #装饰器函数 print("before") func() print("after") return func #如果不写return func，函数会自动返回，默认为0func1=wrapper(func1) 调用结果同上。
wrapper函数最后如果不返回func，再次调用func1，则会包以下错误TypeError: 'NoneType' object is not callable：
3，python中的decorator中可以简化上述调用：
def wrapper(func): print("before") func() print("after") return func@wrapperdef func1(): print("func1") 直接执行，结果同上。
4，这种装饰器执行一次调用一次，我们如果希望显示调用，则可以在函数内部封装一层：
def wrapper(func): def inner(): print("before") func() print("after") return inner@wrapperdef f(): print("call f")f()#显示调用 5，上面是无参数的装饰器，python中可以实现有参装饰器调用：
def wrapper(func): def inner(a,b): print("before wrapper") func(a,b) print("after wrapper") return inner@wrapperdef f(a,b): print ("call f: a+b=%d"% (a+b) )f(2,3) # f=wrapper(f)=inner 6，有时候，不确定装饰器中参数个数的情况下，就不能使用一般参数、默认参数了，可以使用来自动适应变参和命名参数：
#coding:utf-8def wrapper(func): def inner(*args, **kwargs): print("before %s"%func.__name__) result=func(*args,**kwargs) print("result of %s is %d"%(func.__name__,result)) return inner@wrapperdef f1(a,b): print("call f1") return a+b@wrapperdef f2(a,b,c): print("call f2") return a+b+cf1(1,2)f2(2,3,4) 7，使用functools.wraps在装饰器中包裹传进来的函数,这样就不会丢失传进来的函数的__name__等属性:
from functools import wrapsdef my_decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('wrapper') func(*args, **kwargs) return wrapper@my_decoratordef my_fun(): print('test')#execmy_fun() 8，装饰器在flask中的应用：
#只贴出装饰器核心代码def login_decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): if session.get('manage_name'): return func(*args, **kwargs) else: return redirect(url_for('login')) return wrapper@app.route('/post')@login_decoratordef post(): if request.method == 'GET': return render_template('post.html') else: pass 具体代码可见我的
参考：