在项目开发中，总会遇到在原代码的基础上添加额外的功能模块，原有的代码也许是很久以前所写，为了添加新功能的代码块，您一般还得重新熟悉源代码，稍微搞清楚一点它的逻辑，这无疑是一件特别头疼的事情．今天我们介绍的python装饰器就能够很好的解决这类问题．
１．闭包函数
闭包比较简单，直接上代码
def _Sum():
num1 = 1
num2 = 2
def count():
num3 = 3
return num1 + num2 + num3 # a: - 外部变量
return count
满足闭包的主要两点：函数内部定义的函数；引用了外部变量但非全局变量。
２．装饰器
有了闭包函数的概念，我们再去理解装饰器会相对容易一些。python装饰器本质上就是一个函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象（函数的指针）。装饰器函数的外部函数传入我要装饰的函数名字，返回经过修饰后函数的名字；内层函数（闭包）负责修饰被修饰函数。从上面这段描述中我们需要记住装饰器的几点属性，以便后面能更好的理解："""
装饰器
实质：就是一个函数
参数：是要被装饰的函数
返回：装饰完的函数名
作用：为已有的功能模块添加额外的功能
特点：不需要修改源码（源代码不做任何操作）
"""
2.1 函数装饰器
我们以为函数添加计时功能为例讲解
def Test(func):
print "Test parameter Pointer: %s" % func.__name__
def test(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
func()
end_time = time.time()
print end_time-start_time
return test
@Test
def my_log():
time.sleep(0.8)
my_log()
在上面的例子里，my_log是我要装饰器的函数，我们要给my_log函数添加程序运行计时的功能．＠Test这个语法相当于 执行 my_log = Test(func), 为my_log函数装饰并返回对象指针。在装饰器函数Test中，该函数传入func参数(实质是被装饰函数my_log).在首次调用my_log()时，分俩步执行：１．先执行装饰器Test［类似于Test(my_log)］,此时，func指向my_log所在的内存位置，而由于Test装饰器函数返回内置函数test,所以被装饰函数my_log指向内置函数test所在的内存位置．
２．当指行完装饰器函数后，调用my_log函数，此时的my_log函数实质是内置函数test,也就是调用了test(),从而在执行func()[即在此处才是真正调用了原函数my_log]函数．这就是一个简单装饰器的全部流程，主要的就是函数指针所指的内存位置发生变化．
执行结果：
类方法的函数装饰器 : 类方法的函数装饰器和函数的函数装饰器类似。
import time
def decorator(func):
def wrapper(me_instance):
start_time = time.time()
func(me_instance)
end_time = time.time()
print(end_time - start_time)
return wrapper
class Method(object):
@decorator
def func(self):
time.sleep(0.8)
p1 = Method()
对于类方法来说，都会有一个默认的参数self，它实际表示的是类的一个实例，所以在装饰器的内部函数wrapper也要传入一个参数 - me_instance就表示将类的实例p1传给wrapper，其他的用法都和函数装饰器相同。
2.2 类装饰器
前面我们提到的都是让 函数作为装饰器去装饰其他的函数或者方法，那么可不可以让 一个类发挥装饰器的作用呢？答案肯定是可以的，一切皆对象嚒，函数和类本质没有什么不一样。类的装饰器是什么样子的呢？class Decorator(object):
def __init__(self, f):
self.f = f
def __call__(self):
print("decorator start")
self.f()
print("decorator end")
@Decorator
def func():
print("func")
func()
这里有注意的是：__call__()是一个特殊方法，它可将一个类实例变成一个可调用对象:
p = Decorator(func) # p是类Decorator的一个实例 p() # 实现了__call__()方法后，p可以被调用
部分代码事例来自：https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7743876.html