这样做逻辑上是没问题的，功能是实现了，但是我们调用的时候不再是调用真正的业务逻辑today函数，而是换成了logging_tool函数，这就破坏了原有的代码结构，为了支持日志功能，原有代码需要大幅修改，那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。
二、开天辟地
一个简单的装饰器
以上也是装饰器的原理！！！
三、Pythonic世界的初探
@语法糖 接触 Python 有一段时间的话，对 @ 符号一定不陌生了，没错 @ 符号就是装饰器的语法糖，它放在函数开始定义的地方，这样就可以省略最后一步再次赋值的操作
有了 @ ，我们就可以省去today = logging_tool(today)这一句了，直接调用 today() 即可得到想要的结果。 不需要对today() 函数做任何修改，只需在定义的地方加上装饰器 ，调用的时候还是和以前一样。 如果我们有其他的类似函数，可以继续调用装饰器来修饰函数 ，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，提高程序可重复利用性，并增加程序的可读性。
装饰器在 Python 使用之所以如此方便，归因于 Python函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。
2、让装饰器同时支持带参数或不带参数
如上所示，参数有两种类型，一种是字符串，另一种是可调用的函数类型。因此，通过对参数类型的判断即可实现支持带参数和不带参数的两种情况。
3、类装饰器
装饰器不仅可以是函数，还可以是类，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器主要依靠类的__call__方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。
（1）示例一、被装饰函数不带参数
（3）示例三、不依赖初始化函数，单独使用__call__函数实现（体现类装饰器灵活性大、高内聚、封装性高的特点） 实现当一些重要函数执行时，打印日志到一个文件中，同时发送一个通知给用户
进一步扩展，给LogTool创建子类，来添加email的功能：
4、装饰函数 -> 装饰类
（1）函数层面的装饰器很常见，以一个函数作为输入，返回一个新的函数； （2）类层面的装饰其实也类似，已一个类作为输入，返回一个新的类；
例如：给一个已有的类添加长度属性和getter、setter方法
五、上古神器
1、@property -> getter/setter方法
示例：给一个Student添加score属性的getter、setter方法
2、@classmethod、@staticmethod
（1）@classmethod 类方法：定义备选构造器，第一个参数是类本身（参数名不限制，一般用cls） （2）@staticmethod 静态方法：跟类关系紧密的函数
简单原理示例：
3、@functools.wraps
装饰器极大地复用了代码，但它有一个缺点：因为返回的是嵌套的函数对象wrapper，不是原函数，导致原函数的元信息丢失，比如函数的docstring、 name 、参数列表等信息。不过呢，办法总比困难多，我们可以通过@functools.wraps将原函数的元信息拷贝到装饰器里面的func函数中，使得装饰器里面的func和原函数有一样的元信息。
@functools.wraps让我们可以通过属性__wrapped__直接访问被装饰的函数，同时让被装饰函数正确暴露底层的参数签名信息
countdown.__wrapped__(1000) # 访问被装饰的函数print(inspect.signature(countdown)) # 输出被装饰函数的签名信息
4、Easter egg
（1） 定义一个接受参数的包装器
@decorator(x, y, z)def func(a, b):pass
等价于
func = decorator(x, y, z)(func)
即：decorator(x, y, z)的返回结果必须是一个可调用的对象，它接受一个函数作为参数并包装它。
（2）一个函数可以同时定义多个装饰器，比如：
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