原文查看：
http://www.ibaiyang.org/2013/01/04/python-decorator-introduction/
本文章的代码没有高亮，请查看原文，格式比较好。
本篇文章将介绍python中的decorator，中文翻译为 装饰器 魔法。在这篇文章中我们将熟悉decorator使用的基本方式和基本使用例子，并利用decorator来实现一个高级的例子—缓存系统（cache system)。
Decorator已某种方式可以简化编码量，并增加了代码的可读性，这也是为何python中引入了 装饰器 魔法。我们可以看看如下例子：
def foo(self):pass foo = classmethod(foo)
可以看出以上的代码结构让人看起来不舒服，如果使用了装饰器，那么一切将变得美好。
@classmethoddef foo(self):pass
在python中，装饰器（decorator)是用于修改函数，类方法的python对象。装饰器可以分为函数，类装饰器，对装饰器唯一的限制是其可调用性（callable),我们知道，函数本身是可调用的，所以如果使用类装饰器，我们就必须实现类的__call__方法。
装饰器必须用在合适的地方，否则并不能得到很好的效果，比如我们要用装饰器实现以下的功能：
def value():return"hello world!"
使其输出结果为
<h1><li>hello world!</li></h1>
那么我们可以建立如下的装饰器：
def li(func):return"<li>"+ func()+"</li>"def h1(func):return"<h1>"+ func()+"</h1>"
然后这样调用即可
@h1@lidef value():return"hello world!"print value()
即增加了代码的可读性，又提高代码的可重用性。
看过一些简单的使用方法后，我们可以用数学语言来描述装饰器。
@f1(arg)@f2def func():pass
等价于
def func():pass func = f1(arg)(f2(func))
当初我也在接触到装饰器一些简单的使用方式后，并不对装饰器很感兴趣，因为我们毕竟可以用其他的方式实现其功能，但是后面无意中接触到了用装饰器做cache系统，让我突然觉得有装饰器的好处和妙处。
假如，我们有一个如下递归，用来实现Fibonacci_number递归
def fib(n):if n <2:return1return fib(n-1)+ fib(n-2)
这个递归有什么问题呢，我们知道递归在通常情况下，会产生许多相同的子调用，因此我们需要一个缓存来保存中间结果，可以加速递归过程。
我们来对比一下使用cache系统之后的前后递归调用过程，以fib(5)为例：
可以发现重复调用子过程的现象消失，我还用profile对比了一下时间，后者快了许多，特别是当fib参数越大的时候，那我们如何实现这个cache系统，下面给出一个简单的版本：
from functools import wraps def cache(func): caches ={}@wraps(func)def wrap(*args):if args notin caches: caches[args]= func(*args)return caches[args]return wrap
使用方法非常简单
@cachedef fib(n):if n <2:return1return fib(n-1)+ fib(n-2)print fib(5)#call fib so easy!
从上面我们看出，我们在没有任何代码修改的前提下实现了一个简单的cache系统，记住没有修改任何代码的前提下，还有就是并不是所有的递归都适合此类方法，比如二叉树就没有必要，当且只有重复的子过程调用时采用此方法才有实际意义，反之，画蛇添足。
Reference：
- http://code.activestate.com/recipes/577479-simple-caching-decorator/
- http://simeonfranklin.com/blog/2012/jul/1/python-decorators-in-12-steps/
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