在Python中，裝飾器一般用來修飾函數，實現公共功能，達到代碼復用的目的。在函數定義前加上@xxxx，然后函數就注入了某些行為，很神奇！然而，這只是語法糖而已。

場景

假設，有一些工作函數，用來對數據做不同的處理：

def work_bar(data):  passdef work_foo(data):  pass

我們想在函數調用前/后輸出日志，怎么辦？

傻瓜解法

logging.info('begin call work_bar')work_bar(1)logging.info('call work_bar done')

如果有多處代碼調用呢？想想就怕！

函數包裝

傻瓜解法無非是有太多代碼冗余，每次函數調用都要寫一遍logging。可以把這部分冗余邏輯封裝到一個新函數里：

def smart_work_bar(data):  logging.info('begin call: work_bar')  work_bar(data)  logging.info('call doen: work_bar')

這樣，每次調用smart_work_bar即可：

smart_work_bar(1)# ...smart_work_bar(some_data)

通用閉包

看上去挺完美……然而，當work_foo也有同樣的需要時，還要再實現一遍smart_work_foo嗎？這樣顯然不科學呀！

別急，我們可以用閉包：

def log_call(func):  def proxy(*args, **kwargs):    logging.info('begin call: {name}'.format(name=func.func_name))    result = func(*args, **kwargs)    logging.info('call done: {name}'.format(name=func.func_name))    return result  return proxy

這個函數接收一個函數對象(被代理函數)作為參數，返回一個代理函數。調用代理函數時，先輸出日志，然后調用被代理函數，調用完成后再輸出日志，最后返回調用結果。這樣，不就達到通用化的目的了嗎？——對于任意被代理函數func，log_call均可輕松應對。

smart_work_bar = log_call(work_bar)smart_work_foo = log_call(work_foo)smart_work_bar(1)smart_work_foo(1)# ...smart_work_bar(some_data)smart_work_foo(some_data)

第1行中，log_call接收參數work_bar，返回一個代理函數proxy，并賦給smart_work_bar。第4行中，調用smart_work_bar，也就是代理函數proxy，先輸出日志，然后調用func也就是work_bar，最后再輸出日志。注意到，代理函數中，func與傳進去的work_bar對象緊緊關聯在一起了，這就是閉包。

再提一下，可以覆蓋被代理函數名，以smart_為前綴取新名字還是顯得有些累贅：

work_bar = log_call(work_bar)work_foo = log_call(work_foo)work_bar(1)work_foo(1)

語法糖

先來看看以下代碼：

def work_bar(data):  passwork_bar = log_call(work_bar)def work_foo(data):  passwork_foo = log_call(work_foo)

雖然代碼沒有什么冗余了，但是看是去還是不夠直觀。這時候，語法糖來了~~~