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简言之，打个比方，我写了一个python的插件，提供给用户使用，但是在使用的过程中我添加了一些功能，可是又不希望用户改变调用的方式，那么该怎么办呢？这个时候就用到了装饰器。
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python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数，这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数，使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。一般而言，我们要想拓展原来函数代码，比较直接的办法就是侵入代码里面修改。
而且装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题，但对于好多小白来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，不懂就太说不过去啦。
讲完装饰器，相信大家对于Python的发展前景也比较感兴趣，随着人工智能的发展，Python作为人工智能的首选语言，自然也是发展得如火如荼。现在入行，肯定是一个好时机！
你装饰器的用法不对，你要的功能大概的写法如下：
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def tsfun(func, *args, **kwargs):
print "%s,%s, called" %(ctime(),func.__name__)
func(*args, **kwargs)
1、 lru_cache
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。
就是一个callable object。 它使python编程更加容易。
例如：
@dec
def A(args):
pass
它就等价于dec(A). 当然还有带参数的decorator。我就不举例了。
python文档里有这样一句话。
A function definition may be wrapped by one or more decorator expressions. Decorator expressions are evaluated when the function is defined, in the scope that contains the function definition. The result must be a callable, which is invoked with the function object as the only argument. The returned value is bound to the function name instead of the function object. Multiple decorators are applied in nested fashion.
大概就是说函数的定义可以用多个decorator。decorator就在函数定义时用函数作为参数调用，然后返回一个可调用对象。 所以写decorator的时候一定要返回一个可调用对象。
不知道你明白没。
