python函数修饰符@ 修饰符 ‘@’符号用作函数修饰符是python2.4新增加的功能，修饰符必须出现在函数定义前一行，不允许和函数定义在同一行。也就是说＠A def f(): 是非法的。 只可以在模块或类定义层内对函数进行修饰，不允许修修饰一个类。一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数做为参数，并返回修饰后的同名函数或其它可调用的东西。 本质上讲，装饰符@类似于 回调函数 ，把其它的函数（暂且称为目的参数，后面紧接着的函数）作为自己的入参，在目的函数执行前，执行一些自己的操作， 比如：计数、打印一些提示信息等，然后返回目的函数。下面列举一个简单的例子。
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创建函数修饰符的规则：
（1）修饰符是一个函数
（2）修饰符取被修饰函数为参数
（3）修饰符返回一个新函数
（4）修饰符维护被维护函数的签名
例子1： 被修饰函数不带参数
运行结果：
例子2： 使用functools模块提供的修改函数属性的方法wraps
运行结果：
可见test1的函数名称变了，如果某些代码用到就会出问题，可以使用functools模块提供的修改函数属性的方法wraps
运行结果：
例子3： 被修饰函数带参数
运行结果：
例子4： 修饰符带参数 ，需要比上面例子多一层包装
运行结果：
蓝海大脑深度学习高性能计算液冷事业部研究人员表示：对于 Python 来说，“它的灵活性和无类型的高级语法可能会导致数据和计算密集型程序的性能不佳，因为运行本地编译代码要比运行动态解释代码快很多倍。因此，注重效率的 Python 程序员通常会使用 C 语言重写最内层的循环，然后从 Python 调用已编译的 C 语言函数。许多项目都力求简化这种优化（例如 Cython），但它们通常需要学习新的语法。虽然 Cython 显著提高了性能，但可能需要对 Python 代码进行艰巨的手动修改工作。
Numba 被视作 Cython 的替代方案，并且要简单得多。它最大的吸引力在于无需学习新的语法，也无需替换 Python 解释器、运行单独的编译步骤或安装 C/C++ 编译器。只需将 @jit Numba 修饰器应用于 Python 函数即可。这样，在运行时即可进行编译（即“即时”或 JIT 编译）。Numba 能够动态编译代码，这意味着，您还可以享受 Python 带来的灵活性。此外，Python 程序中由 Numba 编译的数值算法，可以接近使用编译后的 C 语言或 FORTRAN 语言编写的程序的速度；并且与原生 Python 解释器执行的相同程序相比，运行速度最多快 100 倍。这是一项重要进步，推动了高效编程与高性能计算的完美结合。
Numba 专为面向数组的计算任务而设计，与应用广泛的 NumPy 库类似。在面向数组的计算任务中，数据并行性与 GPU 等加速器自然契合。Numba 理解 NumPy 数组类型，并将其用于生成高效的编译代码，以在 GPU 或多核 CPU 上执行。所需的编程工作非常简单，只需添加一个 @vectorize 函数修饰器，指示 Numba 在运行时生成编译的向量化函数版本。这样，它便可用于在 GPU 上并行处理数据数组了。
你装饰器的用法不对，你要的功能大概的写法如下：
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def tsfun(func, *args, **kwargs):
print "%s,%s, called" %(ctime(),func.__name__)
func(*args, **kwargs)
先来个形象比方
内裤可以用来遮羞，但是到了冬天它没法为我们防风御寒，聪明的人们发明了长裤，有了长裤后宝宝再也不冷了，装饰器就像我们这里说的长裤，在不影响内裤作用的前提下，给我们的身子提供了保暖的功效。
再回到我们的主题
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。
先来看一个简单例子：
def foo():
print('i am foo')
现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行日志，于是在代码中添加日志代码：
def foo():
print('i am foo')
logging.info("foo is running")
bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再写一个logging在bar函数里？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门处理日志 ，日志处理完之后再执行真正的业务代码
def use_logging(func):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
func()def bar():
print('i am bar')use_logging(bar)
逻辑上不难理解，
但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。
简单装饰器
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapperdef bar():
print('i am bar')bar = use_logging(bar)bar()
函数use_logging就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时
，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。
@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper@use_loggingdef foo():
print("i am foo")@use_loggingdef bar():
print("i am bar")bar()
如上所示，这样我们就可以省去bar =
use_logging(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。
装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。
带参数的装饰器
装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中，比如@use_logging，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。
def use_logging(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator@use_logging(level="warn")def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)foo()
上面的use_logging是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。当我
们使用@use_logging(level="warn")调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。
类装饰器
再来看看类装饰器，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_call\_\_方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。
class Foo(object):
def __init__(self, func):
self._func = func
def __call__(self):
print ('class decorator runing')
self._func()
print ('class decorator ending')
@Foo
def bar():
print ('bar')
bar()
functools.wraps
使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表，先看例子：
装饰器
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
函数
@loggeddef f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
该函数完成等价于：
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * xf = logged(f)
不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了with_logging函数的信息了。
print f.__name__ # prints 'with_logging'print f.__doc__ # prints None
这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps，wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。
from functools import wrapsdef logged(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging@loggeddef f(x):
"""does some math"""
return x + x * xprint f.__name__ # prints 'f'print f.__doc__ # prints 'does some math'
内置装饰器
@staticmathod、@classmethod、@property
装饰器的顺序
@a@b@cdef f ():
等效于
f = a(b(c(f)))
就是一个callable object。 它使python编程更加容易。
例如：
@dec
def A(args):
pass
它就等价于dec(A). 当然还有带参数的decorator。我就不举例了。
python文档里有这样一句话。
A function definition may be wrapped by one or more decorator expressions. Decorator expressions are evaluated when the function is defined, in the scope that contains the function definition. The result must be a callable, which is invoked with the function object as the only argument. The returned value is bound to the function name instead of the function object. Multiple decorators are applied in nested fashion.
大概就是说函数的定义可以用多个decorator。decorator就在函数定义时用函数作为参数调用，然后返回一个可调用对象。 所以写decorator的时候一定要返回一个可调用对象。
不知道你明白没。