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本节介绍装饰器（decorator）。由于这是一个高级主题，因此咱们只作简单介绍。python
译注：根据译者我的的猜想，在《设计模式》(《 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》)一书中写到 decorator also known as wrapper，因此下文提到包装器（wrapper），其实说的就是装饰器。这里为了保持和原文一致，因此翻译的时候没有将“包装器”替换为“装饰器”。git
考虑这样一个函数：github
def add(x, y):
return x + y
考虑给 add(x, y) 函数添加日志功能：设计模式
def add(x, y):
print('Calling add')
return x + y
也带有日志功能的 sub(x, y)函数：app
def sub(x, y):
print('Calling sub')
return x - y
观察： 这是一种重复。函数
在有大量重复代码的地方编写程序一般很烦人。这些代码不只写起来枯燥，维护起来也很麻烦。尤为是你决定更改其工做方式的时候（例如，多是另外一种类型的日志记录）。工具
也许你能够建立一个添加了日志功能的函数。例如包装器（wrapper）：性能
def logged(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Calling', func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
使用该函数：this
def add(x, y):
return x + y
logged_add = logged(add)
当调用 logged 返回的函数时会发生什么？
logged_add(3, 4) # You see the logging message appear
此示例阐明了建立所谓的包装器函数（wrapper function） 的过程。
包装器是一个函数，它包装了另外一个带有额外处理功能的函数，但在其它方面与原始函数的工做方式彻底相同。
>>> logged_add(3, 4) Calling add # Extra output. Added by the wrapper 7 >>>
注意事项：logged() 函数建立了一个包装器，并做为结果返回。
在 Python 中，在函数中使用包装器很是常见。由于如此广泛，因此有一个特殊的语法。
def add(x, y):
return x + y
add = logged(add)
# Special syntax
@logged
def add(x, y):
return x + y
该特殊语法执行与上面彻底相同的确切步骤。装饰器只是一种新语法，用于装饰函数。
对于装饰器而言，还有许多比这里展现的更微妙的细节，例如，在类里面使用装饰器，或者对同一个函数使用多个装饰器。不过，这里的例子已经很好地说明了如何使用它们。通常而言，它是对出如今各类函数定义中的重复代码的响应。装饰器能够将重复代码移至中心定义。
若是你定义了一个函数，那么函数的名称和函数所属模块的名称会分别存储到 __name__ 和 __module__属性中。示例：
>>> def add(x,y):
return x+y
>>> add.__name__
'add'
>>> add.__module__
'__main__'
>>>
请建立 timethis.py 文件，并在文件中编写 timethis(func) 函数。timethis(func) 函数包装一个具备额外逻辑层的函数，逻辑层打印出函数执行所须要的事件。为此，你将在函数中添加以下计时调用。
start = time.time()
r = func(*args,**kwargs)
end = time.time()
print('%s.%s: %f' % (func.__module__, func.__name__, end-start))
（timethis(func)）装饰器工做方式示例：
>>> from timethis import timethis
>>> @timethis
def countdown(n):
while n > 0:
n -= 1
>>> countdown(10000000)
__main__.countdown : 0.076562
>>>
讨论：@timethis 装饰器能够放在任何函数的前面，即你应该把装饰器用做性能调优（performance tuning）的诊断工具。