装饰器是什么呢？
我们先来打一个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？
这个时候就用到了装饰器。装饰器的原理是什么？我们接下来就一步一步看过来！
假如我们有一个home函数如下：
def home():
print 'this is the home page!'
而我们希望用户在访问home函数之前先验证一下权限，那么在不改变用户调用方法的情况下，就需要在home中调用一个login函数，就像这样：
def login(usr):
if usr == 'xs':
return True
def home():
result = login()
if result:
print 'this is the home page!'
这样可以实现我们的需求，但是我们看到home的代码发生了很大的变化，所有的代码都要被包裹在一个if语句中，并且要进行缩进，这往往不是我们希望看到的。那么我们还可以怎么做呢？
首先我们看一个小例子：
def home():
print 'this is the home page!' print home 输出：<function home at 0x000000000219C978>
我们定义了一个home函数，但是并不使用home()调用它，而是让程序打印出home方法的地址。
那么我们再看这段代码:
def login(usr):
if usr == 'xs':
return True
def wrapper(funcname):
if login('xs'):
return funcname
def home():
print 'this is the home page!' home = wrapper(home)
home()
输出的结果：this is the home page!
我们可以看到这段代码的点睛之笔就在这句：“home = wrapper(home)”，我们将home函数的地址当做参数传给了wrapper方法，在wrapper方法中进行验证，验证通过之后再将home方法的地址返回，这个之后再调用home，我们就在没有修改home方法的情况下，调用了home，是不是方便了很多？这就是装饰器的概念！
但是很快我们发现这种方法还是不好，因为用户必须加上那句点睛之笔的代码再执行原本想执行的home方法，于是在python中就规定装饰器可以这样使用：
def login(usr):
if usr == 'xs':
return True def wrapper(funcname):
if login('aaa'):
return funcname @wrapper
def home():
print 'this is the home page!'
13 home()
看到了吧，我们只需要在home方法上加上一个“@wrapper”，就可以省去原本在home()方法前写的那句话了，这样就方便了很多，而且也没有改变用户的调用方式。
然而，你有没有想过，怎么使用装饰器传递参数？
def home(usr):
print 'this is the home page!'
我们来看看下面的实现方法：
def wrapper1(funcname):
print 'funcname:',funcname
def wrapper2(argv):
if login(argv):
print 'funcname:',funcname
return funcname(argv)
else:
return error
return wrapper2 def home(usr):
print 'this is the home page!'
print 'hello ,',usr home = wrapper1(home)
home('xs')
输出的结果：
funcname: <function home at 0x00000000022CFAC8>
funcname: <function home at 0x00000000022CFAC8>
this is the home page!
hello , xs
解决啦，我们实现了装饰器的传参，那么如果我想传多个参数，不确定的参数可不可以呢?当然可以啦，你就用动态传参就好了呀~~~
看到这里基本上普通青年就够用了。但是作为一个文艺小青年，你愿不愿意用一个晚上的时间，来刨一刨装饰器的祖坟？
先来看多个装饰器的应用。
def wrapper1(func):
def inner():
print 'w1,before'
func()
print 'w1,after'
return inner def wrapper2(func):
def inner():
print 'w2,before'
func()
print 'w2,after'
return inner @wrapper2
@wrapper1
def foo():
print 'foo' foo() 运行结果：
w2,before
w1,before
foo
w1,after
w2,after
从上面这个例子我们可以看出，装饰器就像是一个俄罗斯套娃，把被装饰的方法当成最小的一个娃娃，封装在最内层，外面一层一层的嵌套装饰器。
接下来再看一个装饰器传递函数参数的例子：
def Before(request):
print 'before' def After(request):
print 'after' def Filter(before_func,after_func):
def outer(main_func):
def wrapper(request):
before_result = before_func(request)
if(before_result != None):
return before_result;
main_result = main_func(request)
if(main_result != None):
return main_result;
after_result = after_func(request)
if(after_result != None):
return after_result;
return wrapper
return outer @Filter(Before, After)
def Index(request):
print 'index' Index('example') 先上结果：
before
index
after
首先，index里我只是随便传了一个参数，并没有什么实际的意义，不要被迷惑了。接下来看看这段代码的执行过程：
看上面这张图，先来统一解释一下，代码前面的数字是python在执行Index之前做的事情，它将这段代码中函数的地址写入内存，方便之后在调用中可以一下子找到。
在装饰器这里有点绕，来来回回了好几次，我们解释一下从第3步往后的步骤，首先是在第3步这里，解释器发现了这个函数，并把它放进了内存里，然后第4步又读到了一个装饰器，它就从内存里找到装饰器的地址返回到了第5步这个装饰器的位置。继续往下读，第6步它又把发现了一个outer函数，于是欢欢喜喜的把outer函数的地址放进了内存里，然后就停止了，因为它很清楚它不是来执行outer的，所以它调过了这个函数并顺序执行了这个函数外面的第一句话：第7步，return outer。这个时候解释器发现这不就是刚刚记下了地址的那个方法么？它就又回来了之前的地址，找到了outer函数。。。就是这样，直到执行到第10步return wrapper，这里我没有写，其实它也是兴冲冲的回到了家wrapper方法那里的，但是它发现下面已经没有它需要记录地址的函数了。所以它把最后的这个wrapper函数的地址返回给了装饰器，也就是装饰器下面的index方法。
这个时候，好巧不巧的，我们在程序中调用了这个index方法，那么解释器就把我们领到wrapper那里开始执行了，在wrapper里我们可以使用外层函数传过来的方法参数Before和After，这其实就是装饰器参数祖坟里的秘密了。不要问我17\21\25步后面为什么没有执行，因为我们的函数都没有返回值呀！