1 写在前面
python中使用@放在函数上方便定义一个装饰器，很多朋友觉得使用装饰器太魔幻，始终不知道怎么灵活使用。
要想做到灵活使用，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。
这是为什么呢？注意观察新定义的call_print函数(加上@后便是装饰器):
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，然后返回另外一个函数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)
大家看明白吗？也就是call_print(myfun)后不是返回一个函数吗，然后再赋值给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一模一样的。装饰器的写法可能更加直观些，所以不用显示的这样赋值：myfun = call_print(myfun)，myfun2 = call_print(myfun2)，但是装饰器的这种封装，猛一看，有些不好理解。
怎么样，相信你会有一些收获，恭喜你！这是我的原创，如果可以，帮我分享一下吧。
来源：CSDN
作者：谁说大象不能跳舞
链接：https://blog.csdn.net/jiahonhyu0609/article/details/103914144