今天看到一句話：裝飾器其實就是對閉包的使用，仔細想想，其實就是這回事，今天又看了下閉包，基本上算是弄明白了閉包的執行過程了。其實加上幾句話以後就可以很容易的發現，思路給讀者，最好自己總結一下，有助於理解。通過程式碼來說吧。

第一種，裝飾器本身不傳引數，相對來說過程相對簡單的

#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
# 裝飾器其實就是對閉包的使用
def dec(fun):
    print("call dec")
    def in_dec():
        print("call in_dec")
        fun()
    # 必須加上返回語句，不然的話會預設返回None
 
return in_dec
@dec
def fun():
    print("call fun")

# 注意上面的返回語句加上還有不加上的時候這一句執行的區別
print(type(fun))
fun()
'''
通過觀察輸出結果可以知道函式執行的過程
call dec
<type 'function'>
call in_dec
call fun 觀察這幾組資料以後，其實很容易發現，先執行裝飾器，執行過裝飾器以後，程式碼繼續執行最後的print和fun()語句，
但是此時的fun函式其實是指向in_dec的，並不是@下面的fun函式，所以接下來執行的是in_dec，在in_dec中有一個fun()語句，
 
遇到這個以後才是執行@後面的fun()函式的。
'''

#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
import time, functools

def performance(unit):
    print("call performance")
    def log_decrator(f):
        print("call log_decrator")
        @functools.wraps(f)
        def wrapper(*arg, 
 
**kw):
            print("call wrapper")
            t1 = time.time()
            t = f(*arg, **kw)
            t2 = time.time()
            tt = (t2 - t1) * 1000 if unit == "ms" else (t2 - t1)
            print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, tt, unit)
            return t
        return wrapper
    return log_decrator

@performance("ms")
def factorial(n):
    print("call factorial")
    return reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 1 + n))

print(type(factorial))
#print(factorial.__name__)
print(factorial(10))

'''接下來的是輸出結果，通過結果其實很容易發現執行的過程
call performance
call log_decrator 通過觀察前兩組的輸出結果可以知道，先執行裝飾器
<type 'function'>
call wrapper
call factorial
call factorial() in 0.000000 ms
3628800
'''