一. 从Python说起

　　Python是一门强大的语言，它包含了很多神奇的技巧，作为一门动态语言，天生的优势使得很多特性让静态语言难以达到。今天我们展示的就是Python中一个很有用特性：“Decorator”，中文可以译作“装饰器”，那么,Decorator是什么？

　　在Dr.Dobb’s的文章中有这样一段描述“Decorators are Python objects that can register,annotate,and/or wrap a Python function or object.”。

　　具体来说，Decorator就是一个对函数的封装，它可以让你不改变函数本身的情况下对函数的执行进行干预，比如在执行前进行权限认证，日志记录，甚至修改传入参数，或者在执行后对返回结果进行预处理，甚至可以截断函数的执行等等。

　　看到定义是不是有一定的熟悉感，没错，本质上来说，它就是我们常说的面向方面编程（Aspect-Oriented Programming），简称AOP，相信大家对AOP也是如雷贯耳了，由于动态语言本身上的优势，使得这类技术在动态语言平台上是如鱼得水。

　　二. Decorator在Python下的例子

　　看了很多很玄乎的概念，下面用一个简单的Python例子来具体说明如何进行Decorator编程。

01　def　logger(name):
02　　　　　def　loggerWrapper(fun):
03　　　　　　　　　def　logging(self):
04　　　　　　　　　　　　　print　"User　is　%s."　%　name
05　　　　　　　　　　　　　print　"Start　Logging"
06　　　　　　　　　　　　　result　=　fun(self)
07　　　　　　　　　　　　　print　"End　Logging."
08　　　　　　　　　　　　　return　result
09　　　　　　　　　return　logging
10　　　　　return　loggerWrapper
11　　
12　def　debugger(name):
13　　　　　def　debuggerWrapper(fun):
14　　　　　　　　　def　debugging(self):
15　　　　　　　　　　　　　print　"Debug　%s"　%　name
16　　　　　　　　　　　　　print　"Start　Debug"
17　　　　　　　　　　　　　result　=　fun(self)
18　　　　　　　　　　　　　print　"End　Debug"
19　　　　　　　　　　　　　return　result
20　　　　　　　　　return　debugging
21　　　　　return　debuggerWrapper
22　　
23　class　MyClass():
24　　　　　@logger("Leven")
25　　　　　@debugger("test")
26　　　　　def　Test(self):
27　　　　　　　　　print("function　MyClass::Test　called.")
28　　　　　　　　　return　"I　am　Reuslt."
29　　　　　　　　　　
30　　
31　if　__name__　==　"__main__":
32　　　　　mc　=　MyClass()
33　　　　　print　"Result:%s"　%　mc.Test()

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