刚刚接触python的装饰器，简直懵逼了，直接不懂什么意思啊有木有，自己都忘了走了多少遍Debug，查了多少遍资料，猜有点点开始明白了。总结了一下解释得比较好的，通俗易懂的来说明一下：

小P闲来无事，随便翻看自己以前写的一些函数，忽然对一个最最最基础的函数起了兴趣：

1 def sum1():
2      sum = 1 + 2
3      print(sum)
4 sum1()

此时小P想看看这个函数执行用了多长时间，所以写了几句代码插进去了：

 1 import time
 2 
 3 def sum1():
 4     start = time.clock()
 5     sum = 1+2
 6     print(sum)
 7     end = time.clock()
 8     print("time used:",end - start)
 9 
10 sum1()

运行之后，完美~~

可是随着继续翻看，小P对越来越多的函数感兴趣了，都想看下他们的运行时间如何，难道要一个一个的去改函数吗？当然不是！我们可以考虑重新定义一个函数timeit，将sum1的引用传递给他，然后在timeit中调用sum1并进行计时，这样，我们就达到了不改动sum1定义的目的，而且，不论小P看了多少个函数，我们都不用去修改函数定义了！

import time

def sum1():
    sum = 1+ 2
    print (sum)

def timeit(func):
    start = time.clock()
    func()
    end =time.clock()
    print("time used:", end - start)

timeit(sum1)

咂一看，没啥问题，可以运行！但是还是修改了一部分代码，把sum1() 改成了timeit(sum1)。这样的话，如果sum1在N处都被调用了，你就不得不去修改这N处的代码。所以，我们就需要杨sum1()具有和timeit(sum1)一样的效果，于是将timeit赋值给sum1。可是timeit是有参数的，所以需要找个方法去统一参数，将timeit(sum1)的返回值（计算运行时间的函数）赋值给sum1。

 1 import time
 2 
 3 def sum1():
 4     sum = 1+ 2
 5     print (sum)
 6 
 7 def timeit(func):
 8     def test():
 9         start = time.clock()
10         func()
11         end =time.clock()
12         print("time used:", end - start)
13     return test
14 
15 sum1 = timeit(sum1)
16 sum1()

这样一个简易的装饰器就做好了，我们只需要在定义sum1以后调用sum1之前，加上sum1= timeit(sum1)，就可以达到计时的目的，这也就是装饰器的概念，看起来像是sum1被timeit装饰了！Python于是提供了一个语法糖来降低字符输入量。

 1 import time
 2   
 3 def timeit(func):
 4      def test():
 5          start = time.clock()
 6          func()
 7          end =time.clock()
 8          print("time used:", end - start)
 9      return test
10  
11 @timeit
12 def sum1():
13      sum = 1+ 2
14      print (sum)
15 
16  sum1()

重点关注第11行的@timeit，在定义上加上这一行与另外写sum1 = timeit(sum1)完全等价。