作用

简单的说，python修饰器就是可以对函数的参数以及返回结果进行操作。

如果已经懂了函数闭包的朋友相信已经大概知道该怎么做了，还有不懂的朋友可以看我的这篇文章——python闭包简记。

理解修饰器

我用一个求取平均分的简单案例来说明修饰器的具体用法。

# 装饰器
def check(func):  # 这里传入要处理的函数名
    def realCheck(**kwargs):  # 这里会获取传入的所有关键字参数，kwargs={'python': 48, 'c': 89, 'java': 86}
        """
        这里可以对传入的参数进行操作
        """
        avg = func(**kwargs)  # 调用函数方法，相当于执行了avgScoe函数
        """
        这里对生成的结果进行操作
        """
        return avg            # 最后将结果返回  
    return realCheck          # 闭包函数经典特征，以内函数作为返回结果
 
 
def avgScore(python,c,java):   # 定义一个求平均值的方法
    return (python+c+java) / 3

score = check(avgScore)  # 手动修饰器 

print(score(python=48,c=89,java=86))  # 输出结果，注意在这里传入参数

#  print(check(avgScore)(python=48,c=89,java=86))  # 当然也能够一气呵成，两步化作一步。


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上面代码已经将使用修饰器功能的雏形给打造出来了。也许有同学会问：平常我见到的修饰器不是用 @修饰器名 写在被修饰函数前面的吗？没错确实是，上面写法是另一种形式，我想那种写法应该是修饰器最原本的写法吧！

平时见到的应该是这种写法。

# 装饰器
def check(func):  # 这里传入要处理的函数名
    def realCheck(**kwargs):  # 这里会获取传入的所有关键字参数,，kwargs={'python': 48, 'c': 
        print(kwargs)
        """
        这里可以对传入的参数进行操作
        """
        avg = func(**kwargs)  # 调用函数方法，相当于执行了avgScoe函数
        """
        这里对生成的结果进行操作
        """
        return avg            # 最后将结果返回  
    return realCheck          # 闭包函数经典特征，以内函数作为返回结果
 
@check  # 注意没有空格
def avgScore(python,c,java):   # 定义一个求平均值的方法
    return (python+c+java) / 3

print(avgScore(python=48,c=89,java=86))  # 输出结果



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ok，我们现在分析一下这部分代码，在check函数中，它需要传入一个函数作为他的参数，然后以内函数（realCheck）作为返回值，执行内函数。说白了check函数的功能仅仅是用来接收avgScore函数，营造环境供realCheck使用而已。当然，check函数里面除了定义realCheck函数也可以定义其他的变量方法等，因为这个案例比较简单，定义realCheck函数即可。在 realCheck 函数中需要接收传递过来的参数，参数与avgScore函数中的参数相对应，因为本来就是修饰它的。接着就是进行相应的逻辑处理了。

最后的难点就在于如何写明修饰器。如果理解了就觉得简单，没理解就觉得很绕。看看能不能理解这句话：就是向 修饰器函数 传入需要 被 修饰的函数，然后还需要一个括号将参数传递进去。 就能实现修饰器函数的功能了。

修饰器的使用

理解完修饰器的大概流程后我们就看看如何去使用它。回想一下修饰器要用来干啥？修饰器的出现就是为了能够更加完善函数，提升代码质量。

看一下上面的代码，有什么问题？没错，python分数太低了，我们学python这么认真怎么可能这么低分？？ 修改一波！

# 装饰器
def check(func):  # 这里传入要处理的函数名
    def realCheck(**kwargs):  # 这里会获取传入的所有关键字参数,，kwargs={'python': 48, 'c':
        if kwargs["python"] < 95:  
            kwargs["python"] = 100
        avg = func(**kwargs)  # 调用函数方法，相当于执行了avgScoe函数
        """
        这里对生成的结果进行操作
        """
        return avg            # 最后将结果返回  
    return realCheck          # 闭包函数经典特征，以内函数作为返回结果
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我们对传入的参数进行一个判断，如果python分数低于95分，那么就让他等于100分。其实这个过程就印证了开头说的，修饰器能够对参数进行处理。

接着再来看看有什么问题？如果能够复制代码执行一遍就知道有什么问题了。没错！

我们没有处理小数。算个分数怎么可能有这么多小数的？所以我们还需要进行处理。

# 装饰器
def check(func):  # 这里传入要处理的函数名
    def realCheck(**kwargs):  # 这里会获取传入的所有关键字参数,，kwargs={'python': 48, 'c':
        if kwargs["python"] < 95:
            kwargs["python"] = 100
        avg = func(**kwargs)  # 调用函数方法，相当于执行了avgScoe函数

        s = int(avg)+0.5
        avg = s if avg > s else int(avg)
        
        return avg            # 最后将结果返回  
    return realCheck          # 闭包函数经典特征，以内函数作为返回结果
 
@check  # 注意没有空格
def avgScore(python,c,java):   # 定义一个求平均值的方法
    return (python+c+java) / 3

print(avgScore(python=48,c=89,java=86))  # 输出结果
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我们对结果进行处理，如果这个分数的小数部分大于等于0.5那就让他小数部分为0.5，否则不要小数。举个例子，如果是91.666 那么结果就是91.5 如果是91.333 那么结果就是91。这一步就印证了开头所说的能够对返回结果进行处理。

至此，修饰器的基本使用我已经讲解完了，如果有对某一步有疑惑的同学可以在下方留言，我会一一回复。