先給出一個四人團對Decorator mode的定義：動態地給一個對象添加一些額外的職責。
再來說說這個模式的好處：認證，權限檢查，記日誌，檢查參數，加鎖，等等等等，這些功能和系統業務無關，但又是系統所必須的，說的更明白一點，就是面向方面的編程（AOP）。AOP把與業務無關的代碼十分乾淨的從系統中切割出來，但是Decorator mode的強大遠不止於此，本文的重點在於Decorator mode在Python中的應用，所以就不再過多描述Decorator mode本身了，要想深入瞭解該模式，請參考四人團的經典之作《設計模式》。
在Python中Decorator mode可以按照像其它編程語言如C++, Java等的樣子來實現，但是Python在應用裝飾概念方面的能力上遠不止於此，Python提供了一個語法和一個編程特性來加強這方面的功能。Python提供的語法就是裝飾器語法(decorator)，如下：
@aoo
def foo(): pass
def aoo(fn):
return fn
這裏不對裝飾器語法做過多的解釋，因爲裝飾器語法也是基於我將要介紹的另一個編程特性，當我介紹完另一個編程特性後，相信你會對裝飾器語法有更深入的認識。
一個十分重要的編程特性“閉包”(closure)隆重登場（題外話：據說“閉包”已經進入java下一版的特性候選列表了）
在Python，PHP，Perl，Ruby，JavaScript等動態語言中，都已經實現了閉包特性，爲什麼這個特性那麼重要呢？我們先來看看它的通俗一些的定義：
OO編程範式中的對象是“整合了函數的數據對象”，那麼閉包就是“整合了數據的函數對象”
借用一個非常好的說法來做個總結(注4)：對象是附有行爲的數據，而閉包是附有數據的行爲。
下面左邊的foo1只是一個普通的內嵌函數，而右邊的boo則是一個閉包，
def foo(x): y = x def foo1(): a = 1 return a return foo1 | def aoo(a, b): c = a def boo(x): x = b + 1 return x return boo |
boo的特殊性在於引用了外部變量b，當aoo返回後，只要返回值（boo）一直存在，則對b的引用就會一直存在。
上面的知識可能需要花些時間消化，如果你覺得已經掌握了這些知識，下面就回歸正題，看看這些語言特性是怎樣來實現Python中裝飾的概念的。
還是讓我們先看一個簡單的例子，然後逐步深入。這個例子就是加鎖，怎樣實現加鎖的功能？
具體需求是這樣的：我有一個對象，實現了某些功能並提供了一些接口供其它模塊調用，這個對象是運行在併發的環境中的，因此我需要對接口的調用進行同步，第一版的代碼如下：
class Foo(object):
def __init__(self, …):
self.lock =threading.Lock()
def interface1(self, …):
self.lock.acquire()
try:
dosomething
finally:
self.lock.release()
def interface2(self, …):
same asinterface1()
…
這版代碼的問題很明顯，那就是每個接口函數都有相同的加鎖/解鎖代碼，重複的代碼帶來的是更多的鍵入，更多的閱讀，更多的維護，以及更多的修改，最主要的是，程序員本應集中在業務上的的精力被分散了，而且請注意，真正的業務代碼在距離函數定義2次縮進處開始，即使你的顯示器是寬屏，這也會帶來一些閱讀上的困難。
你直覺的認爲，可以把這些代碼收進一個函數中，以達到複用的目的，但是請注意，這些代碼不是一個完整同一的代碼塊，而是在中間嵌入了業務代碼。
現在我們用裝飾器語法來改進這部分代碼，得到第2版代碼：
def sync(func):
def wrapper(*args,**kv):
self= args[0]
self.lock.acquire()
try:
returnfunc(*args, **kv)
finally:
self.lock.release()
return wrapper
class Foo(object):
def __init__(self, …):
self.lock =threading.Lock()
@sync
def interface1(self, …):
do something
@sync
def interface2(self, …):
do something
…
一個裝飾器函數的第一個參數是所要裝飾的那個函數對象，而且裝飾器函數必須返回一個函數對象。如sync函數，當其裝飾interface1時，參數func的值就是interface1，返回值是wrapper，但類Foo實例的interface1被調用時，實際調用的是wrapper函數，在wrapper函數體中間接調用實際的interface1；當interface2被調用時，也調用的是wrapper函數，不過由於在裝飾時func已經變成interface2，所以會間接地調用到實際的interface2函數。
使用裝飾器語法的好處：
- 代碼量大大的減少了，更少的代碼意味着更少的維護，更少的閱讀，更少的鍵入，好處不一而足（可複用，可維護）
- 用戶基本上將絕大部分精力放在了業務代碼上，而且少了加減鎖的代碼，可讀性也提高了
缺點：
- 業務對象Foo中有一個非業務數據成員lock，很礙眼；
- 相當程度的耦合，wrapper的第一個參數必須是對象本身，而且被裝飾的對象中必須有一個lock對象存在，這給客戶對象添加了限制，使用起來不是很舒服。
我們可以更進一步想一想：
- lock對象必須要放在Foo中嗎？
- 爲每個接口函數都鍵入@sync還是很煩人的重複性人工工作，如果漏添加一個，還是會造成莫名其妙的運行時錯誤，爲什麼不集中處理呢？
爲了解決上述的缺點，第3版代碼如下：
class DecorateClass(object):
def decorate(self):
for name, fn inself.iter():
if notself.filter(name, fn):
continue
self.operate(name, fn)
class LockerDecorator(DecorateClass):
def __init__(self, obj,lock = threading.RLock()):
self.obj = obj
self.lock = lock
def iter(self):
return [(name,getattr(self.obj, name)) for name in dir(self.obj)]
def filter(self, name,fn):
if not name.startswith('_') and callable(fn):
return True
else:
return False
def operate(self, name,fn):
def locker(*args,**kv):
self.lock.acquire()
try:
returnfn(*args, **kv)
finally:
self.lock.release()
setattr(self.obj,name, locker)
class Foo(object):
def __init__(self, …):
…
LockerDecorator(self).decorate()
def interface1(self, …):
do something
def interface2(self, …):
do something
…
對對象的功能裝飾是一個更一般的功能，不僅限於爲接口加鎖，我用2個類來完成這一功能，DecorateClass是一個基類，只定義了遍歷並應用裝飾功能的算法代碼(template method)，LockerDecorator實現了爲對象加鎖的功能，其中iter是迭代器，定義了怎樣遍歷對象中的成員（包括數據成員和成員函數），filter是過濾器，定義了符合什麼規則的成員才能成爲一個接口，operate是執行函數，具體實施了爲對象接口加鎖的功能。
而在業務類Foo的__init__函數中，只需要在最後添加一行代碼：LockerDecorator(self).decorate()，就可以完成爲對象加鎖的功能。
如果你的對象提供的接口有特殊性，完全可以通過直接改寫filter或者繼承LockerDecorator並覆蓋filter的方式來實現；此外，如果要使用其他的裝飾功能，可以寫一個繼承自DecorateClass的類，並實現iter，filter和operate三個函數即可。
參考：
閉包的概念、形式與應用
http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-closure/index.html