装饰器是Python中广泛运用的一种技术，主要可以起到代码复用减小代码量，增强代码的扩展性的作用。
要理解装饰器先要理解两个概念，闭包和参数寻找优先级。
闭包可以参看上一篇博客的介绍，参数寻找优先级概念如下：
当我们使用到某个参数a时，会自动按顺序去寻找a的定义，在python中是可以在多处定义a的值且调用的值还不一样，这就是由于参数寻找优先级的不同导致的，参数寻找优先级可以用四个字母（按优先级别从高到低）来表示：LEGB
L：Local 表示局部参数定义，如函数A中调用的a，在A中a = ？ 则为局部参数；
E：Enclosing 表示嵌入级参数，如函数A中定义了a，同时函数A中定义或调用了函数B，在B中使用值a时，则为嵌入级参数
G：global 表示全局参数，一般定义在主函数中
B：Biult-in Python内建参数
介绍完相关概念，本文讲一下技术背景，即为什么要有装饰器这种东西：
在python中，万物皆对象，函数也不例外，因而它也可以作为参数传递到函数中：
eg：
def A（func_B, *args）：
for i in args：
i+=1
return func_B（args）
def B（*args）：
return print（args）
但是通常，我们希望定义尽量少的外部函数，因而会选择将函数调用以嵌套函数的形式写出：
eg：
def A（ *args）：
for i in args：
i++
def B（）：
print（args）
return B
C = A（1,2,3）
C（）
返回结果：2,3,4
B（1，2） 结果会报错B未定义；
此时B则是一个闭包，对B而言，args则为捆绑的自由变量。对整个主函数而言，B是一个携带自由变量args的包裹，是一个定制函数。该定制函数还可以通过C（）接收其它变量。
引申问题1：若要在B中引用A中的值则需要进行nonlocal声明，若要进行全局变量的修改则需要进行global声明。
引申问题2：若在函数内部修改值，外部也随之改变则为引用传递，否则则为值传递。字典和列表为引用传递，其余为值传递。
上述为闭包的一种用法：通过C=A（args）定制包裹B。
闭包的另一种用途是对函数进行装饰，即在定义函数B之后，对函数B进行修饰：
eg：
此时闭包in_dec（*arg）就是对函数my_sum的一个修饰与增强，或者说是扩展。
其实质就是我们所说的装饰器，Python不过是使用语法糖@将其包装了一下，
eg：使用语法糖的装饰器如下：
@dec 即是调用dec，而且同时将返回的函数func（*arg）调换为后面的my_sum（*arg）。
这个就是装饰器的本质。
在此处该装饰器是用于判断输入的内容是否合法，若是业务中需要反复用到某一功能修饰，如在增删查改中，每次操作都要先进行合法性判断，便可以使用装饰器功能，对判断过程进行封装，而后反复调用即可。