上篇文章简单介绍了python中描述器（Descriptor）的概念和使用，有心的同学估计已经Get√了该技能。本篇文章通过一个Descriptor的使用场景再次给出一个案例，让不了解情况的同学可以更容易理解。

先说说decorator

这两个单词确实是有些相似，同时在使用中也是形影不离。这也给人造成了理解上的困难，说装饰器和描述器到底是怎么回事，为什么非得用一个@符号再加上描述器才行。

很多文章也都把这俩结合着讲，我自己看完之后都会觉得很绕。其实学习一个知识点，和做项目开发一个功能是一样的。在功能拆分的时候我们都会尽量的把任务拆分的足够小，然后才分配到开发者头上。这样保证各个任务的独立性，完整性，并且易于做进度管理。在任务开发的时候也不能把你的任务都放到一个函数/接口中去做，以避免各功能间产生高耦合的状况，导致后期难以维护。

再说回到学习一个技术点，如果你总是尝试一下子就要掌握两个或多个技术点，结果可能是忙活了半天，发现还是晕头转向。

擦，好像扯远了。

说Descriptor是Descriptor, Decorator是Decorator，遇到不懂的地方，各个击破，哪里不懂点哪里。所以先说Decorator， 关键点是你要意识到这就是一个语法糖 。所谓语法糖就是让你可以用简单的方式写代码。本质上装饰器（Decorator）就是这样:

复制代码 代码如下:

def decorator(func):
def wrapper():
print 'in decorator'
func()
return wrapper

def func():
print 'in func'

把func装饰一下

func = decorator(func) # 左边的func其实是那个wrapper, 你执行它的时候会，它会帮你执行func()

等同于你在定义func的时候加上@

@decorator
def func():
print 'in func'