在Python中，装饰器的本质就是Python中的一个函数，其来源自Python面向对象。装饰器是在函数调用之上的修饰。这些修饰仅是当声明一个函数或方法的时候，才会被应用额外的调用。有点类似Java中的AOP（面向方面编程）。同时在设计模式中，还有装饰器模式，也即是： 装饰器模式（Decorator Pattern） 允许向一个现有的对象添加新的功能，同时又不改变其结构 。 原则是：不修改被修饰函数的源代码，不修改被修饰函数的调用方式。
装饰器的用途：
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引入日志
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增加计时逻辑来检测性能
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给函数加入事务的能力
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权限校验
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缓存
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执行函数前/后的预备或清理功能等
例子：
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
def deco(func): #func = test1或test2
def wrapper():
start_time = time.time();
func(); #就是运行 test1()或者test2()函数
end_time = time.time();
print("此模块运行时间为：%s" %(end_time - start_time));
return wrapper;
def test1():
time.sleep(3);
print("函数Test1运行结束");
def test2():
time.sleep(3);
print("函数Test2运行结束")
#在没用使用装饰器调用时，如下调用
test1 = deco(test1) #返回的wrapper函数地址
test1() #执行的wrapper()
test2 = deco(test2)
test2()
#若上面函数有上百上千个，都是那样调用，都是重复的代码调用，在Python中，使用@语法糖
#例如下面定义一个test3函数
@deco #就相等于 test3 = deco(test3)
def test3():
time.sleep(3);
print("函数Test-3运行结束");
test3()
运行结果如下：
函数Test1运行结束
此模块运行时间为：3.000406265258789
函数Test2运行结束
此模块运行时间为：3.000087261199951
函数Test-3运行结束
此模块运行时间为：3.000718355178833
Process finished with exit code 0
装饰器的语法以@开头，接着是装饰器函数的名字和可选的参数。紧跟着装饰器声明的是被修饰的函数和装饰函数的可选参数。
例如如下：
@decorator(dec_opt_args)
def func(func_opt_args):
......
