先给出结论：
Python多装饰器是从外到内执行的，再执行被装饰的函数。当然这只是在装饰器中的闭包函数的运行顺序，如果在装饰器函数和闭包函数之前有代码，那运行起来又不一样，具体看下面的例子。
情况1
例如：
# -*- coding:utf-8 -*- def decorator_a(func): def inner_a(*args, **kwargs): print 'Get in inner_a' return func(*args, **kwargs) return inner_a def decorator_b(func): def inner_b(*args, **kwargs): print 'Get in inner_b' return func(*args, **kwargs) return inner_b @decorator_b @decorator_a def f(x): print 'Get in f' return x * 2 f(1)
上面代码的运行结果为：
Get in inner_b Get in inner_a Get in f
由此可见，是先运行的decorator_b，再运行的decorator_a，最后运行的被装饰函数f(x)
这是因为decorator_a装饰器先return 了inner_a, 而decorator_b后面又把inner_a装饰了，最终整个暴露在外面的是inner_b，所以显示inner_b先运行，最终的效果看起来就是装饰器decorator_b先运行。实际上代码在机器上跑的时候是先跑的decorator_a函数，再跑的decorator_b函数
情况2
代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*- def decorator_a(func): print 'Get in decorator_a' def inner_a(*args, **kwargs): print 'Get in inner_a' return func(*args, **kwargs) return inner_a def decorator_b(func): print 'Get in decorator_b' def inner_b(*args, **kwargs): print 'Get in inner_b' return func(*args, **kwargs) return inner_b @decorator_b @decorator_a def f(x): print 'Get in f' return x * 2 f(1)
上面代码运行的结果为：
Get in decorator_a Get in decorator_b Get in inner_b Get in inner_a Get in f
现在的结果和情况1得出的运行顺序结论不一致了，在每个装饰器中，装饰器函数和内层的闭包函数之间的代码是先运行的decorator_a 再运行的decorator_b。这和情况1的结论恰好相反。代码位置不同，运行的顺序也不。同。
再看一种情况
情况3
# -*- coding:utf-8 -*- def decorator_a(func): print 'Get in decorator_a' def inner_a(*args, **kwargs): print 'Get in inner_a' return func(*args, **kwargs) return inner_a def decorator_b(func): print 'Get in decorator_b' def inner_b(*args, **kwargs): print 'Get in inner_b' return func(*args, **kwargs) return inner_b @decorator_b @decorator_a def f(x): print 'Get in f' return x * 2
与情况2相比，这里没有对函数f进行调用，去掉了情况2中的f(1)这一行代码。只是声明了被装饰器装饰的函数f(x)，但是没有进行调用。但是运行上面的代码是有结果输出的。结果如下：
Get in decorator_a Get in decorator_b
可看到只运行了装饰器函数和内层闭包函数之间的代码。为什么会这样呢。那是因为在装饰器中的内层闭包函数被return了，而装饰器也相当于是函数调用，只是闭包的函数需要在最后被return出来，在调用被装饰函数f(x)时，装饰其中return的inner_a和inner_b才会被执行。return一个函数的名字，这个函数是没有被执行的，函数名带有括号和参数才会去执行，没有带括号的函数名只是一个对象而已，没有被执行。
因此上面inner函数和装饰器函数之间的代码会执行，及时不调用被装饰的f(x)函数
小tips
def decorator_a(func): print 'Get in decorator_a' def inner_a(*args, **kwargs): print 'Get in inner_a' print "in a, args ", args print "in a, kwargs ", kwargs kwargs.update({"params": "1234"}) return func(*args, **kwargs) return inner_a def decorator_b(func): print 'Get in decorator_b' def inner_b(*args, **kwargs): print 'Get in inner_b' print "in b, args ", args print "in b, kwargs ", kwargs return func(*args, **kwargs) return inner_b @decorator_b @decorator_a def f(x, params): print 'Get in f' print "params: ", params return x * 2 f(*(1, ))
上面代码运行的结果如下：
Get in decorator_a Get in decorator_b Get in inner_b in b, args (1,) in b, kwargs {} Get in inner_a in a, args (1,) in a, kwargs {} Get in f params: 1234
上面运用的小tips是在装饰器中给被装饰的函数加参数，定义函数f时，他有两个参数，但是在调用他时。f(*(1, ))是只传了一个参数。
在decorator_b中给kwargs字典加了一个key为params的字典，这样就能在函数f中使用这个params，虽然在调用f的地方没有传这个参数。
这个tips可以用在flask中@route装饰器的下面，能用一个装饰器对flask请求的参数进行合法验证检查。
例如：
@app.route("/index/<name>/test") @parse_params def test(name, params): return "hello world"
test函数有两个参数：name和params。其中name这个是url中的变量，flask会帮助处理。对于params参数，可以在装饰器parse_params中对request.args做一些校验后生成一个params字典加在装饰器parse_params的闭包函数参数的kwargs中，类似于上面的那个例子。
这个用在flask中能用完全在于，flask中调用我们注册的def test函数是这样处理的：
self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args)
上面传的参数就是**req.view_args的形式传的。这种是不定参数的传法
