我对装饰器的一些通俗理解，或许能帮助到你~

1 写在前面

python中使用@放在函数上方便定义一个装饰器，不少朋友以为使用装饰器太魔幻，始终不知道怎么灵活使用。

要想作到灵活使用，得首先明白它的本质。今天，我试着用最通俗的语言，几行代码和小例子来解释装饰器的本质。

2 小例子

这是一个装饰器：

def call_print(f):
  def g():
    print('you\'re calling %s function'%(f.__name__,))
  return g

使用call_print装饰器：

@call_print
def myfun():
  pass
 
@call_print
def myfun2():
  pass

myfun()后返回：

In [27]: myfun()
you're calling myfun function

In [28]: myfun2()
you're calling myfun2 function

3 使用call_print

你看，@call_print放置在任何一个新定义的函数上面，都会默认输出一行，你正在调用这个函数的名。

这是为何呢？注意观察新定义的call_print函数(加上@后即是装饰器):

def call_print(f):
  def g():
    print('you\'re calling %s function'%(f.__name__,))
  return g

它必须接受一个函数f，而后返回另一个函数g.

4 装饰器本质

本质上，它与下面的调用方式效果是等效的：

def myfun():
  pass

def myfun2():
  pass
  
def call_print(f):
  def g():
    print('you\'re calling %s function'%(f.__name__,))
  return g

下面是最重要的代码：

myfun = call_print(myfun)
myfun2 = call_print(myfun2)

你们看明白吗？也就是call_print(myfun)后不是返回一个函数吗，而后再赋值给myfun.

再次调用myfun, myfun2时，效果是这样的：

In [32]: myfun()
you're calling myfun function

In [33]: myfun2()
you're calling myfun2 function

你看，这与装饰器的实现效果是如出一辙的。装饰器的写法可能更加直观些，因此不用显示的这样赋值：myfun = call_print(myfun)，myfun2 = call_print(myfun2)，可是装饰器的这种封装，猛一看，有些很差理解。

怎么样，相信你会有一些收获，恭喜你！这是个人原创，若是能够，帮我分享一下吧。

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有收获，点个在看；想要了解更多小例子，点击阅读原文

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