一、概述
装饰器是可调用的对象，其参数是另一个函数（被装饰的函数）。装饰器可能会处理被装饰的函数，然后把它返回，或者将其替换成另一个函数或可调用对象。
装饰器的一大特性是，能把被装饰的函数替换成其他函数。第二个特性是，装饰器在加载模块时立即执行。
运用装饰器可以在函数进入和退出时，执行特定的操作，比如插入日志，性能测试，缓存，权限校验等场景。有了装饰器，就可以抽离出大量与函数功能无关的重复代码。
@decorate
def target（ ）:
print('running target（ ）')
等价于
def target（ ）:
print('running target（ ）')
target = decorate(target)
二、lru_cache装饰器
functools.lru_cache是非常实用的装饰器，它实现了备忘（memoization）功能。这是一项优化技术，它把耗时的函数的结果保存起来，避免传入相同的参数时重复计算。LRU三个字母是“Least Recently Used”的缩写，表明缓存不会无限制增长，一段时间不用的缓存条目会被扔掉。
特别要注意，lru_cache可以使用两个可选的参数来配置。maxsize参数指定存储多少个调用的结果。缓存满了之后，旧的结果会被扔掉，腾出空间。为了得到最佳性能，maxsize应该设为2的幂。typed参数如果设为True，把不同参数类型得到的结果分开保存，即把通常认为相等的浮点数和整数参数（如1和1.0）区分开.
三、叠放装饰器
把@d1和@d2两个装饰器按顺序应用到f函数上，作用相当于f=d1(d2(f))。
