写在前面
博主在学习Python的语法过程中，对于装饰器一直没有理解透彻，近期在看Django的时候，发现到处都在用装饰器，不搞懂真的没法看下去，因此决定花点时间做个学习，并记录一下。
参考教程：
装饰器的使用
首先要明确一下，装饰器用在函数之前，假设我有个函数A，这个A是我要实现的主要功能，但是在实现这个A之前（或者之后），我还要对这个函数的输入输出做一些修改，但是我又不想去修改函数A的代码和功能，那就要用到装饰器。
理解高阶函数
进入正题，日常博主在定义函数时，函数的输入以及返回值都是明确的变量，高阶函数用的少，这里我先定义一下高阶函数：把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。
函数作为另一个函数的输入
下面我根据廖雪峰老师的官网上定义一个高阶函数来解释一下：
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
这个add函数，就是个典型的高阶函数，它的三个输入参数里面，x和y是变量，而f是个函数名，来看看怎么实现这个高阶函数的功能：
res = add(-5, 6, abs)
在这行代码里面，我将f取值为abs()函数，也就是取绝对值，res=11
函数作为另一个函数的返回值
上面讲到，高阶函数中，函数可以作为另一个函数的参数输入，同样，也能作为另一个函数的输出，也就是返回值，我们看看到底是什么意思。
def calc_sum(*args):
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
上面这个函数是个求和函数，返回的是你输入的所有参数的和，是个最简单的函数，如果我们在调用这个函数的时候，并不需要马上就求和，而是只要获取一下这个函数名，等需要的时候再计算，那我们可以这样写：
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
f = lazy_sum(1,2,3,4,5)
然后我们print一下f，输出下面一行信息：<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x000002201F825708>，意思是这是一个函数，并没有return结果，为啥呢，因为我们在lazy_sum函数中返回的就是一个函数，如果要调用这个函数，直接写成f()就行了。
好吧，稀里糊涂的，反正我是理解了。
装饰器
感觉前面说了一堆废话，和装饰器没啥关系啊。别急，马上有关系了。
首先，我们有一个函数A，这个函数是我想要实现的主要功能，是下面这个样子的：
def now():
print('2021-06-28')
打印一个时间，很简单的一个函数。但是，在使用这个函数之前，我要先打个log，就是要显示一下这个函数的名字，该怎么实现呢？
可能大家会问，你直接在这个now()里面写不就行了，这里有两个问题要解释一下，一是可能代码并不支持修改，这很正常，可能并不是所有的地方都需要这个操作；二是如果这种函数如果成千上万，每个都要加进去，未免太浪费时间。
现在，我们来定义个打log的函数：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('函数名为 %s:' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
先看log函数的输入，func，它也是个函数，然后它返回的值，wrapper，也是个函数，这个函数做了啥工作了，它打印了func函数的函数名。真的是绕，没办法，谁叫它叫高阶函数呢。
从上面的描述来看，我们可以这么来实现这个打log的功能：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('函数名为 %s:' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
def now():
print('2021-06-28')
now = log(now)
在控制台里面输入now()，看看输出：
这就是咱们想要的输出结果。
看看廖老师是怎么解释这个东西的：
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。
不知不觉，咱们已经写了一个装饰器出来了，这个装饰器函数就是log()函数，不过大家一般不这么写，Python它有自己专门的语法，大家管它叫语法糖，是用@这个符号来表示的，怎么用呢，看下面：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('函数名为 %s:' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
@log
def now():
print('2021-06-28')
在需要装饰的函数（也就是now()）前面，写个@log，然后控制台输入now()会车，和上面的输出是一样的。也就是说，装饰器@log这个的作用与`now = log(now) 是一样的，理解这个了，就大概差不多了。
好吧，反正是整了个比较简单的装饰器出来，还有更复杂的，说是如果装饰器本身还需要传入参数，还需要再去嵌套一层函数，忒复杂了，有点绕晕了，先不解释这个问题了。
函数名的变化
写到这里有点莫名其妙，两个教程上都写了这一点，我也试图来理解这个知识点。
上面我们通过装饰器调用了now函数，我们现在想看看now的函数名，控制台执行下面这句代码：
now.__name__
输出结果为：Out[25]: 'wrapper'
有点奇怪，明明是now，为啥变成了wrapper，可能是因为返回的那个wrapper()函数名字就是’wrapper’，这样有啥问题吗？正常情况下不会，但是如果遇到有些依赖函数签名的代码执行的时候，就会报错，所以，咱们还得把这个函数名改回来，咋改的呢，Python内置的functools.wraps就是做这个的，写在哪里呢，看下面：
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('函数名为:%s' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
@log
def now():
print('2021-06-28')
now()
好吧，总体就这么多了，装饰器类似于一个补丁，就是给需要的函数打个补丁。感觉还是有点稀里糊涂的，慢慢理解吧。