#decorator.py
def makeHtmlTag(tag, *args, **kwds):
    def real_decorator(fn):
        css_class = " class='{0}'".format(kwds["css_class"]) \
                                 if "css_class" in kwds else ""
        def wrapped(*args, **kwds):
            return "<"+tag+css_class+">" + fn(*args, **kwds) + "</"+tag+">"
        return wrapped
    # return decorator dont call it
    return real_decorator

@makeHtmlTag(tag="b", css_class="bold_css")
@makeHtmlTag(tag="i", css_class="italic_css")
def hello():
    return "hello world"

print hello()

也可以在类中编写decorator

#class.py
class makeHtmlTagClass(object):
    def __init__(self, tag, css_class=""):
        self._tag = tag
        self._css_class = " class='{0}'".format(css_class) \
                                       if css_class != "" else ""

    def __call__(self, fn):
        def wrapped(*args, **kwargs):
            return "<" + self._tag + self._css_class+">"  \
                       + fn(*args, **kwargs) + "</" + self._tag + ">"
        return wrapped

@makeHtmlTagClass(tag="b", css_class="bold_css")
@makeHtmlTagClass(tag="i", css_class="italic_css")
def hello(name):
    return "Hello, {}".format(name)

print hello("Your name")

我如何在Python中制作两个装饰器来完成以下操作？

调用时需要以下函数：

@马克博尔德@使倾斜def say（）：return“您好”

要返回：

<b><i> 你好</i></b>

简单的解决方案

为了最简单地做到这一点，请制作返回lambdas（匿名函数）的装饰器，这些函数在函数（闭包）上关闭并调用它：

def makeitalic(fn):
    return lambda: '<i>' + fn() + '</i>'

def makebold(fn):
    return lambda: '<b>' + fn() + '</b>'

现在根据需要使用它们：

@makebold
@makeitalic
def say():
    return 'Hello'

现在：

>>> say()
'<b><i>Hello</i></b>'

简单解决方案的问题

但我们似乎几乎失去了最初的功能。

>>> say
<function <lambda> at 0x4ACFA070>

要找到它，我们需要深入研究每个lambda的闭包，其中一个被另一个所掩埋：

>>> say.__closure__[0].cell_contents
<function <lambda> at 0x4ACFA030>
>>> say.__closure__[0].cell_contents.__closure__[0].cell_contents
<function say at 0x4ACFA730>

因此，如果我们将文档放在这个函数上，或者希望能够修饰包含多个参数的函数，或者我们只是想知道在调试会话中看到的是什么函数，那么我们需要对包装器做更多的工作。

全功能解决方案-克服大多数这些问题

我们在标准库中有来自functools模块的修饰符包装！

from functools import wraps

def makeitalic(fn):
    # must assign/update attributes from wrapped function to wrapper
    # __module__, __name__, __doc__, and __dict__ by default
    @wraps(fn) # explicitly give function whose attributes it is applying
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return '<i>' + fn(*args, **kwargs) + '</i>'
    return wrapped

def makebold(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return '<b>' + fn(*args, **kwargs) + '</b>'
    return wrapped

不幸的是，仍然有一些样板，但这是我们所能做到的最简单的。

在Python3中，默认情况下还会分配__qualiname__和__annotations__。

现在：

@makebold
@makeitalic
def say():
    """This function returns a bolded, italicized 'hello'"""
    return 'Hello'

现在：

>>> say
<function say at 0x14BB8F70>
>>> help(say)
Help on function say in module __main__:

say(*args, **kwargs)
    This function returns a bolded, italicized 'hello'

结论

所以我们看到，包装使包装函数几乎可以做所有的事情，除了告诉我们该函数将什么作为参数。

还有其他模块可以尝试解决这个问题，但标准库中还没有解决方案。

这个答案早就有了答案，但我想我会分享我的Decorator类，这使编写新的Decorator变得简单而紧凑。

from abc import ABCMeta, abstractclassmethod

class Decorator(metaclass=ABCMeta):
    """ Acts as a base class for all decorators """

    def __init__(self):
        self.method = None

    def __call__(self, method):
        self.method = method
        return self.call

    @abstractclassmethod
    def call(self, *args, **kwargs):
        return self.method(*args, **kwargs)

首先，我认为这使装饰器的行为非常清晰，但也使定义新的装饰器变得非常简洁。对于上面列出的示例，您可以将其解为：

class MakeBold(Decorator):
    def call():
        return "<b>" + self.method() + "</b>"

class MakeItalic(Decorator):
    def call():
        return "<i>" + self.method() + "</i>"

@MakeBold()
@MakeItalic()
def say():
   return "Hello"

您也可以使用它来执行更复杂的任务，例如，一个装饰器，它会自动将函数递归地应用于迭代器中的所有参数：

class ApplyRecursive(Decorator):
    def __init__(self, *types):
        super().__init__()
        if not len(types):
            types = (dict, list, tuple, set)
        self._types = types

    def call(self, arg):
        if dict in self._types and isinstance(arg, dict):
            return {key: self.call(value) for key, value in arg.items()}

        if set in self._types and isinstance(arg, set):
            return set(self.call(value) for value in arg)

        if tuple in self._types and isinstance(arg, tuple):
            return tuple(self.call(value) for value in arg)

        if list in self._types and isinstance(arg, list):
            return list(self.call(value) for value in arg)

        return self.method(arg)


@ApplyRecursive(tuple, set, dict)
def double(arg):
    return 2*arg

print(double(1))
print(double({'a': 1, 'b': 2}))
print(double({1, 2, 3}))
print(double((1, 2, 3, 4)))
print(double([1, 2, 3, 4, 5]))

哪些打印：

2
{'a': 2, 'b': 4}
{2, 4, 6}
(2, 4, 6, 8)
[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]

注意，这个示例没有在decorator的实例化中包含列表类型，因此在最终的print语句中，该方法应用于列表本身，而不是列表的元素。

当然，您也可以从decorator函数返回lambdas：

def makebold(f): 
    return lambda: "<b>" + f() + "</b>"
def makeitalic(f): 
    return lambda: "<i>" + f() + "</i>"

@makebold
@makeitalic
def say():
    return "Hello"

print say()

考虑下面的修饰符，注意我们将wrapper（）函数作为对象返回

def make_bold(func):
    def wrapper():
        return '<b>'+func()+'</b>'
    return wrapper

所以这个

@make_bold
def say():
    return "Hello"

计算结果为

x = make_bold(say)

注意，x不是say（），而是在内部调用say（（）的包装器对象。这就是装饰师的工作原理。它总是返回调用实际函数的包装器对象。如果链接此

@make_italic
@make_bold
def say():
    return "Hello"

转换为此

x = make_bold(say)
y = make_italic(x)

以下是完整的代码

def make_italic(func):
    def wrapper():
        return '<i>'+func()+'</i>'
    return wrapper


def make_bold(func):
    def wrapper():
        return '<b>'+func()+'</b>'
    return wrapper


@make_italic
@make_bold
def say():
    return "Hello"


if __name__ == '__main__':
    # x = make_bold(say) When you wrap say with make_bold decorator
    # y = make_italic(x) When you also add make_italic as part of chaining
    # print(y())
    print(say())

上述代码将返回

<i><b>Hello</b></i>

希望这有帮助

Paolo Bergan蒂诺的答案具有只使用stdlib的巨大优势，适用于这个简单的示例，其中既没有修饰器参数，也没有修饰函数参数。

然而，如果您想处理更一般的情况，它有三个主要限制：

正如在几个答案中已经指出的，您不能轻易地修改代码以添加可选的修饰符参数。例如，创建makestyle（style='bold'）装饰器非常简单。此外，使用@functools.wraps创建的包装器不保留签名，因此如果提供了错误的参数，它们将开始执行，并且可能引发与通常的TypeError不同的错误。最后，在使用@functools.wraps创建的包装器中，很难根据其名称访问参数。事实上，参数可以出现在*args、**kwargs中，也可以根本不出现（如果是可选的）。

我写了decopatch来解决第一个问题，写了makefun.wraps来解决另外两个问题。注意，makefun利用了与著名的decorator lib相同的技巧。

这是如何创建带有参数的装饰器，返回真正的签名保护包装器：

from decopatch import function_decorator, DECORATED
from makefun import wraps

@function_decorator
def makestyle(st='b', fn=DECORATED):
    open_tag = "<%s>" % st
    close_tag = "</%s>" % st

    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return open_tag + fn(*args, **kwargs) + close_tag

    return wrapped

decopatch为您提供了其他两种开发样式，根据您的喜好，隐藏或显示各种python概念。最紧凑的样式如下：

from decopatch import function_decorator, WRAPPED, F_ARGS, F_KWARGS

@function_decorator
def makestyle(st='b', fn=WRAPPED, f_args=F_ARGS, f_kwargs=F_KWARGS):
    open_tag = "<%s>" % st
    close_tag = "</%s>" % st
    return open_tag + fn(*f_args, **f_kwargs) + close_tag

在这两种情况下，您都可以检查装饰器是否按预期工作：

@makestyle
@makestyle('i')
def hello(who):
    return "hello %s" % who

assert hello('world') == '<b><i>hello world</i></b>'    

有关详细信息，请参阅文档。