python函数装饰器（装饰器类及装饰器函数）的理解
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函数作为函数装饰器
一个简单的“执行后打印”装饰器执行流程分析
如果要实现一个装饰器功能，即先运行某个函数，运行后，将函数的返回值使用print打印出来，用函数作为函数装饰器的实现为：
from functools import wraps
def print_after_execution_decorator_function(func):
@wraps(func)
def wrapped_func(*args, **kwargs):
ret = func(*args, **kwargs)
print(ret)
return ret
return wrapped_func
对应的使用是：
@print_after_execution_decorator_function
def work_f(i):
return i+1
当调用work_f函数的时候，输入10，则会在屏幕上打印出11；
分析其中的具体流程如下：
（1）调用work_f，实际上调用的是print_after_execution_decorator_function(work_f)，
这里函数装饰器里的@可以大致理解为调用其后面紧接的对象的__call__()方法，参数为下一行中def后面定义的函数，即：print_after_execution_decorator_function.__call__(work_f)
（2）既然如此，来看print_after_execution_decorator_function里实现了什么过程，函数的参数是func，返回值是内部的嵌套函数wrapped_func，那么在逻辑上有：
wrapped_func == print_after_execution_decorator_function.__call__(work_f)
（3）如果带上参数，逻辑上有：
wrapped_func(*args, **kwargs) == print_after_execution_decorator_function.__call__(work_f)(*args, **kwargs)
结合（1）、（3），可以发现，在调用work_f(*args, **kwargs)的时候，实际上调用的是wrapped_func(*args, **kwargs)，而wrapped_func内部的实现为执行func函数后，获得函数返回值ret，并打印，然后正常返回到上层；注意在wrapped_func里，func是一个由外层函数传递进来的变量，就是work_f；这么一来，就完成了所说的功能。
@wraps的作用
在wrapped_func的前面也有一个装饰器@wraps，这个装饰器的作用就是把被装饰函数的__name__属性改回其本身，具体来看，在这个例子里，如果将@wraps(func)注释掉，并在work_f里增加一行打印函数__name__属性的代码，即：
def print_after_execution_decorator_function(func):
# @wraps(func)
def wrapped_func(*args, **kwargs):
ret = func(*args, **kwargs)
print(ret)
return ret
return wrapped_func
@print_after_execution_decorator_function
def work_f(i):
print(work_f.__name__)
return i+1
输入i=10，打印出来有两行内容：
wrapped_func
11
这很容易理解，因为前面说到调用work_f(*args, **kwargs)的时候，实际上调用的是wrapped_func(*args, **kwargs)，打印__name__实际也发生在wrapped_func执行的过程中；
而如果取消@wraps(func)的注释，再运行一次，打印出的内容变为：
work_f
11
由此可以看出@wraps装饰器的作用，就是在调用函数的时候，使被装饰函数的__name__属性不被装饰器所影响。
类作为函数装饰器
使用类改写“执行后打印”装饰器
前面说到：@可以大致理解为调用其后面紧接的对象的__call__()方法，参数为下一行中def后面定义的函数，也就是说函数装饰器可以为任何带有__call__()方法的对象，因此，只要在类中定义一个__call__()方法，类可以作为函数装饰器：
from functools import wraps
class PrintAfterExecutionDecoratorClass:
def __call__(self, func):
@wraps(func)
def wrapped_func(*args, **kwargs):
ret = func(*args, **kwargs)
print(ret)
return ret
return wrapped_func
@PrintAfterExecutionDecoratorClass()
def work_c(i):
return i+1
在还没有调用work_c函数之前，就已经完成了如下事件：
- 实例化
PrintAfterExecutionDecoratorClass类的一个匿名对象（执行__init__()方法） - 执行该匿名对象的
__call__()方法，将work_c函数与wrapped_func进行绑定
可以通过在__init__()和__call__()中添加print输出来证明这一点；
在调用work_c函数的时候，按照前面叙述的类似的过程，实际调用的是PrintAfterExecutionDecoratorClass类匿名对象的__call__()所返回的wrapped_func函数。
为装饰器添加参数
如果要实现的装饰器功能更为复杂，例如“错误后重试”装饰器，且重试次数需要根据给定的参数来调整，这时就不能使用装饰器函数（因为函数装饰器的__call__()只能使用需要装饰的函数作为唯一输入），而只能使用装饰器类，并将这些参数在__init__()中传入：
from functools import wraps
class RetryIfError:
def __init__(self, retry_times):
self.retry_times = retry_times
def __call__(self, func):
@wraps(func)
def wrapped_func(*args, **kwargs):
for i in range(self.retry_times):
try:
ret = func(*args, **kwargs)
return ret
except Exception as e:
print(e)
continue
return None
return wrapped_func
@RetryIfError(3)
def work_r():
a = [].pop()
return a
ret = work_r()
print(ret)
这个函数装饰器在尝试运行被装饰的函数抛出异常后，打印异常信息、重新尝试运行该函数，最多三次，如果仍然失败，则返回None，运行代码后，输出为：
pop from empty list
pop from empty list
pop from empty list
None
如果想更改尝试次数，可以修改@RetryIfError()的参数，例如尝试五次，则写为@RetryIfError(5)，输出结果为：
pop from empty list
pop from empty list
pop from empty list
pop from empty list
pop from empty list
None