python 装饰器，使用教程，执行顺序解析
装饰器，通常可以用来做一些其他的事情，譬如说：对于已有的函数添加新的功能，前提是不修改已有函数的内部实现。可以用来记录函数的调用情况。可以用来对于结果进行一些处理。。。可以说，装饰器就是提供了在不修改已有代码的基础上，在函数外部添加一些自定义的功能的简洁实现。
python 中的装饰器写起来相对来说是比较简单的，通常是写一个函数，然后 内部定义一些功能的事项，最终通过一个统一的调用进行结果返回，这个结果就是一个统一的函数调用接口，也就是通常说的wrapper
一个简单的装饰器的实现如下：
import functools
def trace(func):
print "trace"
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print "trace1 before"
result = func(*args, **kwargs)
print "%s :%r, %r, %r" % (func.__name__, args, kwargs, result)
print "trace1 after"
return result
return wrapper
@trace
def fib(n):
if n in (0, 1):
return n
return fib(n - 2) + fib(n - 1)
print fib(3)
这里是打印出了函数调用时的参数情况，并且将结果打印了出来。
对于简单的一个装饰器的执行情况是这样的：(我的理解)
首先，构建：fib = trace(fib)
然后，执行：fib() ==> trace(fib)(*args, **kwargs) ==> wrapper(*args, **kwargs)
对于多个装饰器：
import functools
def trace(func):
print "trace"
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print "trace1 before"
result = func(*args, **kwargs)
# print "%s :%r, %r, %r" % (func.__name__, args, kwargs, result)
print "trace1 after"
return result
return wrapper
def trace2(func):
print "trace2"
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print "trace2 before"
# print "%s :%r, %r, %r" % (func.__name__, args, kwargs, 0)
result = func(*args, **kwargs)
print "trace2 after"
return result
return wrapper
@trace
@trace2
def fib(n):
if n in (0, 1):
return n
return fib(n - 2) + fib(n - 1)
print fib(1)
执行结果：
trace2 trace trace1 before trace2 before trace2 after trace1 after 1对于多个装饰器的执行情况是：
首先，构建：fib = trace(trace2(fib)) # 可以这样理解，括号中的不是参数，而是调用的先后顺序
然后，执行：fib() ==> wrapper(*args, **kwargs)
==> 前边操作
==> wrapper2(*args, **kwargs)
==> 后边操作
因此，也就有了上边的打印输出的情况！！！
总结：在wrapper里面的func执行前的操作是和装饰器书写顺序一样的，其他位置的都是和书写顺序相反！
需要注意的是：在多个装饰器共同装饰的时候，注意器顺序。
我的理解是：要分清构建顺序，和执行顺序。
构建顺序，由被装饰函数最近的一个，往上依次构建！
执行顺序，是分为：结果前执行、结果后执行
在结果前执行是从上到下根据装饰器的书写顺序进行的，
在结果后执行是从下到上执行的
这种情况是方法调用时的栈的操作所致！要注意运用
也就是总结里面说的！！！
另外：functools.wraps装饰器是保留了函数原来的名称，模块等一些原来的信息！！！为了规范，注意加上！！