本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数

e.g.定义一个能打印日志的decorator：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

把decorator置于函数的定义处：

@log
def now():
    print('2015-3-25')

• 调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志
• 把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：

now = log(now)

由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。

• 如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数

3层嵌套的效果是这样的：

>>> now = log('execute')(now)

为防止有些依赖函数签名的代码执行出错，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

在面向对象（OOP）的设计模式中，decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现，而Python除了能支持OOP的decorator外，直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现，也可以用类实现。