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1、 lru_cache
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这个装饰器来自functools模块。该模块包含在标准库中，非常易于使用。它还包含比这个装饰器更酷的功能，但这个装饰器是非常受人喜欢的。此装饰器可用于使用缓存加速函数的连续运行。当然，这应该在使用时记住一些关于缓存的注意事项，但在通用使用情况下，大多数时候这个装饰器都是值得使用的。
2、JIT
JIT是即时编译的缩写。通常每当我们在Python中运行一些代码时，发生的第一件事就是编译。这种编译会产生一些开销，因为类型被分配了内存，并存储为未分配但已命名的别名，使用即时编译，我们在执行时才进行编译。
在很多方面，我们可以将其视为类似于并行计算的东西，其中Python解释器同时处理两件事以节省时间。Numba JTI编译器因将这一概念提到Python中而闻名，可以非常轻松地调用此装饰器，并立即提高代码的性能。Numba包提供了JIT装饰器，它使运行更密集的软件变得更加容易，而不必进入C。
3、do_twice
do_twice装饰器的功能与它的名字差不多。此装饰器可用于通过一次调用运行两次函数，对调试特别有用。它可以用于测量两个不同迭代的功能。
4、count_calls
count_calls装饰器可用于提供有关函数在软件中使用多少次的信息。与do_twice一样，对调试也特别有用。
5、dataclass
为了节省编写类的时间，推荐使用dataclass装饰器。这个装饰器可用于快速编写类中常见的标准方法，这些方法通常会在我们编写的类中找到。
6、singleton
singleton是一个单例装饰器。通常，单例装饰器是由用户自己编写的，实际上并不是导入的。
7、use_unit
在科学计算中经常派上用场的一种装饰器是use_unit装饰器。此装饰器可用于更改返回结果的表示单位。这对于那些不想在数据中添加度量单位但仍希望人们知道这些单位是什么的人很有用。这个装饰器可不是在任何模块中真正有用，但它是非常常见的，对科学应用程序非常有用。
装饰器是从英文decorator翻译过来的，从字面上来看就是对某个东西进行修饰，增强被修饰物的功能，下面我们对装饰器做下简单介绍。
一、怎么编写装饰器
装饰器的实现很简单，本质是一个可调用对象，可以是函数、方法、对象等，它既可以装饰函数也可以装饰类和方法，为了简单说明问题，我们实现一个函数装饰器，如下代码：
有了这个装饰器，我们就可以打印出什么时候开始和结束调用函数，对于排查函数的调用链非常方便。
二、带参数的装饰器
上面的例子无论什么时候调用sum都会输出信息，如果我们需要按需输出信息怎么实现呢，这时就要用到带参数的装饰器了，如下代码：
对sum使用装饰器时没有参数，这时debug为0，所以调用sum时不会输出函数调用相关信息。
对multi使用装饰器时有参数，这时debug为1，所以调用multi时会输出函数调用相关信息。
三、函数名字问题
当我们打印被装饰后的函数名字时，不知道大家有没发现输出的不是函数本身的名字，如下代码会输出‘wrap’而不是‘sum’：
有时这种表现并不是我们想要的，我们希望被装饰后的函数名字还是函数本身，那要怎么实现呢？很简单，只需要引入functools.wraps即可，如下代码就会输出‘sum’了：
看完后是不是觉得python装饰器很简单，只要了解它的本质，怎么写都行，有好多种玩法呢。
装饰器是通过装饰器函数修改原函数的一些功能而不需要修改原函数，在很多场景可以用到它，比如① 执行某个测试用例之前，判断是否需要登录或者执行某些特定操作；② 统计某个函数的执行时间；③ 判断输入合法性等。合理使用装饰器可以极大地提高程序的可读性以及运行效率。本文将介绍Python装饰器的使用方法。
python装饰器可以定义如下：
输出：
python解释器将test_decorator函数作为参数传递给my_decorator函数，并指向了内部函数 wrapper()，内部函数 wrapper() 又会调用原函数 test_decorator()，所以decorator()的执行会先打印'this is wrapper'，然后打印'hello world'， test_decorator()执行完成后，打印 'bye' ，*args和**kwargs，表示接受任意数量和类型的参数。
装饰器 my_decorator() 把真正需要执行的函数 test_decorator() 包裹在其中，并且改变了它的行为，但是原函数 test_decorator() 不变。
一般使用如下形式使用装饰器：
@my_decorator就相当于 decorator = my_decorator(test_decorator) 语句。
内置装饰器@functools.wrap可用于保留原函数的元信息（将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里）。先来看看没有使用functools的情况：
输出：
从上面的输出可以看出test_decorator() 函数被装饰以后元信息被wrapper() 函数取代了，可以使用@functools.wrap装饰器保留原函数的元信息：
输出：
装饰器可以接受自定义参数。比如定义一个参数来设置装饰器内部函数的执行次数：
输出：
Python 支持多个装饰器嵌套：
装饰的过程：
顺序从里到外：
test_decorator('hello world') 执行顺序和装饰的过程相反。
输出：
类也可以作为装饰器，类装饰器主要依赖__call__()方法，是python中所有能被调用的对象具有的内置方法（python魔术方法），每当调用一个类的实例时，__call__()就会被执行一次。
下面的类装饰器实现统计函数执行次数：
输出：
下面介绍两种装饰器使用场景
统计函数执行所花费的时间
输出：
在使用某些web服务时，需要先判断用户是否登录，如果没有登录就跳转到登录页面或者提示用户登录：
--THE END--
装饰器(decorator)是Python中的高级语法。装饰的意思就是动态扩展被装饰对象的功能。装饰器可以用于装饰函数、方法和类。
一 嵌套函数
# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内部函数 def bar(): print("hello world")
函数bar是一个定义在foo函数内部的函数。
Python中的函数是支持嵌套的，也就是可以在一个函数内部再定义一个函数。
然后，我们还知道函数是可以当作变量的，于是我们就可以在foo函数中把定义的这个bar函数返回。就像下面这样：
# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内层函数 def bar(): print("hello world") return
barfunc = foo()func() # func -- bar，这里执行func其实就相当于执行了在foo函数内部定义的bar函数
二 闭包形态1
# 闭包形态1def foo(): name = "Andy" # 外部函数的局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():
print(name) # 虽然bar函数中没有定义name变量，但是它可以访问外部函数的局部变量name return barfunc =
foo()func() # func -- bar -- 除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的局部变量)的引用
三 闭包形态2
# 闭包形态2def foo(name): # 给一个函数传参也相当于给函数定义了一个局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():
print(name) # 内部函数同样可以获取到传到外部函数的变量(参数) return barfunc = foo("Andy") #
把“Andy”当成参数传入foo函数 -- 其内部定义的bar函数也能拿到这个“Andy”func() # func -- bar --
除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的参数)的引用
四 装饰器形态1
# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 我接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():
print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 我传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数
return bar# 定义一个被装饰的函数def f1(): print("hello world.") # 用foo函数装饰f1函数f1 =
foo(f1)# 不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能
五 装饰器形态2
# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():
print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数
return bar# 定义一个被装饰的函数# 用foo函数装饰f1函数@foo # 使用f1 =
foo(f1)语法装饰的话稍显啰嗦，Python就提供了@语法，让装饰过程更简便def f1(): print("hello world.") #
不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能。