Python 中一个完整函数的样子：
@装饰器1
@装饰器2
...
def 函数名（位置形参， *元组形参， 命名关键字形参， **字典形参）:
"""文档字符串"""
语句块
我们发现，函数的最上面是 @装饰器，装饰器的本质其实是一个闭包函数。因此在开始介绍装饰器前，我们有必要学习一下闭包的概念。
一. 闭包 closure
闭包是指引用了此函数外部嵌套函数作用域变量的函数。闭包必须满足下面 3 个条件：
- 必须有内嵌函数；
- 内嵌函数必须引用外部函数中的变量；
- 外部函数返回值必须是内嵌函数。
下面，我们就以一个工作场景为例，一步步讲解闭包的由来。
场景假设：假设如下 decorated 函数，已经测试完毕并 release：
def decorated(x):
print('%d ** %d = %d' % (x, x, x**x))
运行结果：
>> decorated(2)
2 ** 2 = 4
>> decorated(3)
3 ** 3 = 27
现在提出新的需求：想在每次调用 decorated 函数前，均输出一次当前的时间，但前提是不允许修改已经 release 的 decorated 函数。
首先，想到的就是，重新定义一个新的函数 decorate ，并在该函数中调用 decorated：
import time
def decorate(x):
print("%d:%d:%d" % time.localtime()[3:6])
decorated(x)
运行结果：
>> decorate(2)
21:23:8
2 ** 2 = 4
>> decorate(3)
21:23:13
3 ** 3 = 27
依然存在的问题：如果原程序中多处调用了 decorated 函数，则需把每一处都修改为 decorate，工作量是一方面，如果你的 API 已经发布给外界的开发者使用，那将是件非常糟糕的事情。
继续尝试：在程序调用时无需修改原函数名。
在 Python 中，函数作为一等公民，因此可以像一个普通变量一样，作为参数传递给另一个函数，也可以作为函数的返回值：
import time
def decorate(func):
print("%d:%d:%d" % time.localtime()[3:6])
return func
这样，我们就可以在 decorated 函数被调用前，将其作为参数传递给 decorate 函数；并将 decorate 函数的返回值绑定到 decorated 变量：
>> decorated = decorate(decorated)
21:34:32
>> decorated(2)
2 ** 2 = 4
>> decorated(3)
3 ** 3 = 27
此方法可以实现在程序调用时，无需修函数名。
但仍存在一个非常严重的错误：decorated 函数本身并未做任何改变，因此运行结果中，decorate 函数只在 decorated = decorate(decorated) 赋值时打印一次时间。
闭包登场：为了解决上述需求和问题，下面请出闭包：
import time
def decorate(func):
def inner(x):
print("%d:%d:%d" % time.localtime()[3:6])
func(x)
return inner
上述代码中的 decorate 就是一个闭包了：decorate 函数内嵌了一个 inner 函数，且返回值为 inner 函数；并且 inner 函数访问了enclosing 作用域变量 func，形成了一个闭包。
运行结果：
>> decorated = decorate(decorated)
>> decorated(2)
21:45:49
2 ** 2 = 4
>> decorated(3)
21:45:51
3 ** 3 = 27
由于执行 decorated = decorate(decorated) 语句之后，decorated 引用的就不再是原来的函数，而是闭包 decorated 的返回值 inner 函数。因此，后续调用 decorated 函数时，其实执行的都是 inner 函数。
目标完成：至此，我们使用闭包实现了在不修改函数内部及调用程序的情况下，改变了原函数的功能。
二. 装饰器
装饰器其实其实就是闭包的一个语法糖了，我们可以不用写诸如 decorated = decorate(decorated) 的赋值语句。只需要在 decorated 函数的最上方添加 @decorate 语句即可：
import time
def decorate(func):
def inner(x):
print("%d:%d:%d" % time.localtime()[3:6])
func(x)
return inner
@decorate
def decorated(x):
print('x ** x = %d' % x ** x)
运行结果：
>> decorated(2)
22:0:18
x ** x = 4
>> decorated(3)
22:0:23
x ** x = 27
装饰器的定义：装饰器是一个函数，主要作用是用来包装另一个函数和类。即在不改变原函数名（或类名）的情况下，改变被包装对象的行为。
什么是函数装饰器：函数装饰器是指装饰器是一个函数，传入的是一个函数，返回的也是一个函数。函数一旦被装饰，它绑定的将是装饰器函数的返回值。
语法结构：
def 装饰器函数名(函数名作为参数):
语句块
return 函数对象
@装饰器函数名
def 函数名(形参列表):
语句块
使用说明：
def decorator_fun(fn):
def fx():
print("[No1] 在函数 original_fun 调用之前，新增的处理程序！")
fn()
print("[No3] 在函数 original_fun 调用之后，新增的处理程序！")
return fx
@decorator_fun
def original_fun():
print("[No2] 函数 {} 正在被调用！".format(__name__))
运行结果：
>> original_fun()
[No1] 在函数 original_fun 调用之前，新增的处理程序！
[No2] 函数 __main__ 正在被调用！
[No3] 在函数 original_fun 调用之后，新增的处理程序！
关乎函数的几点说明：
- 函数本身可以赋值给变量，赋值后变量绑定函数；
- 允许将函数本身作为参数，传递给另一个函数；
- 允许函数返回一个函数；
我们应使用上述的函数式编程思想，而不是去修改函数内部，在程序中修改模块内部是大忌。
三. 形参
函数的４种形参定义方式为：
- 位置形参
- 星号元组形参
- 命名关键字形参
- 双星号字典形参
位置形参：传入位置实参。
def 函数名（形参名1， 形参名2， ...）:
语句块
星号元组形参：允许传入任意个位置实参。
def 函数名（*元组形参名）:
语句块
命名关键字形参：强制所有的传参都必须使用关键字传参。
def 函数名（*, 命名关键字形参）
语句块
def 函数名（*args，命名关键字形参）
语句块
双星号字典形参：允许传入任意个关键字实参。
def 函数名（**字典形参名）:
语句块
以上就是 4 中形参的语法形式了，其中需要注意形参定义的顺序：位置形参、星号元组形参、命名关键字形参、双星号字典形参。
四. 文档字符串
函数可以包含自己的文档字符串，语法格式如下：
def 函数名（形参列表）
"""函数的文档字符串"""
函数语句块
示例：
def func():
'''此函数用来打招呼...
这是函数的文档字符串
'''
pass
可以在交互模式下输入如下命令，查看函数的文档字符串：
>> help(func)
Help on function func in module __main__:
func()
此函数用来打招呼...
这是函数的文档字符串
函数的 __doc__ 属性也记录了函数的文档字符串：
>> print(func.__doc__)
此函数用来打招呼...
这是函数的文档字符串
此外，函数的 __name__ 属性则记录了函数的名称：
>> print(func.__name__)
func
五. 实参
Python 中的函数有４种实参传递方式：
- 位置传参
- 序列传参（字符串，列表，元组）
- 关键字传参
- 字典关键字传参
位置传参：实参与形参的对应关系按位置来依次对应。
def func(a, b, c):
pass
func(1, 2, 3)
序列传参：函数在调用过程中用 * 将序列拆解后按位置进行传递的传参方式。
def func(a, b, c):
pass
s = "ABC"
L = [4, 5, 6]
t = (1.1, 1.2, 1.3)
func(*s)
func(*L)
func(*t)
关键字传参：按着形参的名称给形参赋值；实参和形参按名称进行匹配。
字典关键字传参：将字典用 ** 拆解后进行关键字传参的传参方式。
def func1(a, b, *, c, d):
pass
def func2(a, b, *args, c, d):
pass
func1(1, 2, c=300, d=400)
func1(1, 2, **{'d':400, 'c':300})
func2(1, 2, 3, 4, c=300, d=400)
func2(1, 2, 3, 4, **{'d':400, 'c':300})
