如何理解 Python 装饰器?

装饰器(decorator)是一种高级Python语法。可以对一个函数、方法或者类进行加工。

在Python中，我们有多种方法对函数和类进行加工，相对于其它方式，装饰器语法简单，代码可读性高。因此，装饰器在Python项目中有广泛的应用。修饰器经常被用于有切面需求的场景，较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理,Web权限校验,Cache等。

装饰器的优点是能够抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。即，可以将函数“修饰”为完全不同的行为，可以有效的将业务逻辑正交分解。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

例如记录日志，需要对某些函数进行记录。笨的办法，每个函数加入代码，如果代码变了，就悲催了。装饰器的办法，定义一个专门日志记录的装饰器，对需要的函数进行装饰。

Python的Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似，都是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是，Java/C#的Annotation也很让人望而却步，在使用它之前你需要了解一堆Annotation的类库文档，让人感觉就是在学另外一门语言。

而Python使用了一种相对于DecoratorPattern和Annotation来说非常优雅的方法，这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定，完全就是语言层面的玩法：一种函数式编程的技巧。

装饰器总结

装饰器的核心作用是namebinding。这种语法是Python多编程范式的又一个体现。大部分Python用户都不怎么需要定义装饰器，但有可能会使用装饰器。鉴于装饰器在Python项目中的广泛使用，了解这一语法是非常有益的。

常见错误：“装饰器”=“装饰器模式”

设计模式是一个在计算机世界里鼎鼎大名的词。假如你是一名Java程序员，而你一点设计模式都不懂，那么我打赌你找工作的面试过程一定会度过的相当艰难。

但写Python时，我们极少谈起“设计模式”。虽然Python也是一门支持面向对象的编程语言，但它的鸭子类型设计以及出色的动态特性决定了，大部分设计模式对我们来说并不是必需品。所以，很多Python程序员在工作很长一段时间后，可能并没有真正应用过几种设计模式。

不过装饰器模式(DecoratorPattern)是个例外。因为Python的“装饰器”和“装饰器模式”有着一模一样的名字，我不止一次听到有人把它们俩当成一回事，认为使用“装饰器”就是在实践“装饰器模式”。但事实上，它们是两个完全不同的东西。

“装饰器模式”是一个完全基于“面向对象”衍生出的编程手法。它拥有几个关键组成：一个统一的接口定义、若干个遵循该接口的类、类与类之间一层一层的包装。

最终由它们共同形成一种“装饰”的效果。

而Python里的“装饰器”和“面向对象”没有任何直接联系，**它完全可以只是发生在函数和函数间的把戏。事实上，“装饰器”并没有提供某种无法替代的功能，它仅仅就是一颗“语法糖”而已。

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