廖雪峰Python教程笔记
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高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下，求和的函数是这样定义的：
def calc_sum(*args): #这个是普通函数定义，变量取值对象是取列表内的元素
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数：
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args: # 这一行表示的意思是，sum函数可以取lazy_sum的参数用
ax = ax + n
return ax
return sum #这一行，返回的是sum这个函数值
当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
调用函数f时，才真正计算求和的结果：
>>> f()
25
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以上是教程里的话，由于教程里是在交互环境里打的，所以如果我们在编程环境里看的话，是打印不出结果的，我就自己添加了测试语句2句。
print (f) #这行打印出来的是 <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
print (f()) #这行打印出来的是 25 ，所以说，只有真正调用f()的时候，才会打印出结果，不然只是生成函数.
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下面讲 <闭包>
闭包的概念停一下......先看后面的，脑子搞得受不了了，先看后面的章节，等实战的时候再来想办法吃透....
下午看返回函数和闭包还在头疼欲裂....准备先搁置了看装饰器的....
结果发现闭包和装饰器是一伙的....没办法，还是回过头来看闭包...总算是看了其他前辈整理的一些资源，算是对闭包有些理解了，赶紧做下笔记.
闭包还没完全整理好思路，反过来讲，先讲装饰器.
如下例子：
1 def log(func): #定义了log函数，但是()内是调用了另外的函数，在下面通过func.name可以看到，func就是指代被嵌套进来的函数的名字.
2 def wrapper(*args, **kw): # 对于函数的取值，可以取任何值, *args为列表元素取值, **kw为字典元素取值
3 print('call %s():' % func.__name__) #打印一句话 call %s(): 打印出来的，就是func.__name__ ，其实就是你往里面送什么函数func，他提取什么名字
4 return func(*args, **kw) # 这句返回，返回的是，通过func函数通过提取到的变量，返回出来的结果.
5 return wrapper
继续往下看，如果有个简单的函数定义如下
def now():
print('2015-3-25')
当我们要调用装饰器log的时候，就需要在now函数的上面，增加@log的命令，代表将now这个函数嵌套进装饰器log进行使用.
@log
def now():
print('2015-3-25')
好了，关键搞脑子的地方来了.
其实我们就可以把上述的例子，嵌套进装饰器，写成
def log(now):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % now.__name__)
return now(*args, **kw)
return wrapper
def now():
print ('2015-3-25')
就等于启动程序后，先打印了第三行的
call now():
把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：
now = log(now)
这是我对装饰器的理解，还很薄弱....待后期实践后加强，不过至少不懵逼了....闭关回头再写.