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写在前面：
在开发OpenStack过程中，经常可以看到代码中的各种注解，自己也去查阅了资料，了解了这是python中的装饰器，因为弱类型的语言可以将函数当成返回值返回，这就是装饰器的原理。
虽然说知道装饰器的使用方法以及原理，但是一直不明白为什么要通过在内部函数返回一个函数名这样的写法，在微信上看到下面这篇文章，豁然开朗。因为觉得写的非常好，所以我也没必要再来写一遍了，直接转载，供以后的开发中参考。
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文章链接： https://segmentfault.com/a/1190000003719779
本文主要梳理了Python decorator的实现思路，解释了为什么Python decorator是现在这个样子。
设计模式中经常提到的代理模式、装饰模式，这两种叫法实际上是说的同一件事，只是侧重点有所不同而已。
这两者都是通过在原有对象的基础上封装一层对象，通过调用封装后的对象而不是原来的对象来实现代理/装饰的目的。
例如：（以Java为例）
1 public class CountProxy implements Count { 2 private CountImpl countImpl; 3 4 public CountProxy(CountImpl countImpl) { 5 this.countImpl = countImpl; 6 } 7 8 @Override 9 public void queryCount() { 10 System.out.println("事务处理之前"); 11 // 调用委托类的方法; 12 countImpl.queryCount(); 13 System.out.println("事务处理之后"); 14 } 15 16 @Override 17 public void updateCount() { 18 System.out.println("事务处理之前"); 19 // 调用委托类的方法; 20 countImpl.updateCount(); 21 System.out.println("事务处理之后"); 22 23 } 24 25 }
在这个例子中CountProxy是对CountImpl的封装。
使用者通过CountProxy.queryCount方法来调用CountImpl.queryCount方法，这被称为代理，即CountProxy是代理类，CountImpl是被代理类。
在CountProxy.queryCount方法中，可以在CountImpl.queryCount方法调用之前和之后添加一些额外的操作，被称为装饰，即CountProxy是装饰类，CountImpl是被装饰类。
如果强调通过CountProxy 对CountImpl进行代理的作用，则称为代理模式；
如果强调通过CountProxy 对CountImpl增加额外的操作，则称为装饰模式；
不论是哪种称呼，其本质都在于对原有对象的封装。
其封装的目的在于增强所封装对象的功能或管理所封装的对象。
从上面的例子也可以发现，代理/封装所围绕的核心是可调用对象（比如函数）。
Python中的可调用对象包括函数、方法、实现了__call__方法的类。
Python中的函数也是对象，可以作为高阶函数的参数传入或返回值返回。
因此，当代理/装饰的对象是函数时，可以使用高阶函数来对某个函数进行封装。
例如：
1 def query_count_proxy(fun, name, age): 2 print(‘do something before‘) 3 rv = fun(name, age) 4 print(‘do something after‘) 5 return rv 6 7 8 def query_count(name, age): 9 print(‘name is %s, age is %d‘ % (name, age)) 10 11 12 query_count_proxy(query_count, ‘Lee‘, 20)
但是，这个例子中，query_count函数作为参数传入query_count_proxy函数中，并在query_count_proxy函数中被调用，其结果作为返回值返回。这就完成了代理的功能，同时，在调用query_count函数的前后，我们还增加了装饰代码。
但是，query_count_proxy的函数参数与query_count不一样了，理想的代理应该保持接口一致才对。
为了保持一致，我们可以利用高阶函数可以返回函数的特点来完成：
1 def query_count_proxy(fun): 2 3 def wrapper(name, age): 4 print(‘do something before‘) 5 rv = fun(name, age) 6 print(‘do something after‘) 7 return rv 8 9 return wrapper 10 11 12 def query_count(name, age): 13 print(‘name is %s, age is %d‘ % (name, age)) 14 15 16 query_count_proxy(query_count)(‘Lee‘, 20)
修改后的例子，query_count_proxy仅负责接受被代理的函数query_count作为参数，同时，返回一个函数对象wrapper作为返回值，真正的封装动作在wrapper这个函数中完成。
此时，如果调用query_count_proxy(query_count)就得到了wrapper函数对象，则，执行query_count_proxy(query_count)(‘Lee‘, 20)就相当于执行了wrapper(‘Lee‘, 20)。
但是可以看到，query_count_proxy(query_count)(‘Lee‘, 20)这种使用方法，仍然不能保证一致。
为了保持一致，我们需要利用Python中对象与其名称可以动态绑定的特点。
不使用query_count_proxy(quer_count)(‘Lee‘, 20)来调用代理函数，而是使用下面两句：
1 query_count = query_count_proxy(query_count) 2 query_count(‘Lee‘, 20)
执行query_count_proxy(query_count)生成wrapper函数对象，将这个对象通过query_count = query_count_proxy(query_count)绑定到query_count这个名字上来，这样执行query_count(‘Lee‘, 20)时，其实执行的是wrapper(‘Lee‘, 20)。
这么做的结果就是：使用代理时调用query_count(‘Lee‘, 20)与不使用代理时调用query_count(‘Lee‘, 20)对使用者而言保持不变，不用改变代码，但是在真正执行时，使用的是代理/装饰后的函数。
这里，基本利用Python的高阶函数及名称绑定完成了代理/装饰的功能。
还有什么不理想的地方呢？
对，就是query_count = query_count_proxy(query_count)，因为这句既不简洁，又属于重复工作。
Python为我们提供了语法糖来完成这类的tedious work。
方法就是：
1 @query_count_proxy 2 def query_count(name, age): 3 return ‘name is %s, age is %d‘ % (name, age)
query_count = query_count_proxy(query_count)就等同于在定义query_count函数的时候，在其前面加上@query_count_proxy。
Python看到这样的语法，就会自动的执行query_count = query_count_proxy(query_count)进行name rebinding
以上就是Python实现可调用对象装饰的核心。
可调用对象包括函数、方法、实现了__call__方法的类，上述内容只是针对函数来解释，对于方法、实现了__call__方法的类，其基本原理相同，具体实现略有差别。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/puyangsky/p/5363020.html
