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廖雪峰老師的網站學習，這些只是個人筆記和整理。

返回函式：

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

當我們呼叫lazy_sum()時，返回的並不是求和結果，而是求和函式：

>>> f = lazy_sum(1
 
, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function sum at 0x10452f668>

呼叫函式f時，才真正計算求和的結果：

>>> f()
25

在函式lazy_sum中又定義了函式sum，並且，內部函式sum可以引用外部函式lazy_sum的引數和區域性變數，當lazy_sum返回函式sum時，相關引數和變數都儲存在返回的函式中，這種稱為“閉包（Closure）”的程式結構擁有極大的威力。

注意：當我們呼叫lazy_sum()時，每次呼叫都會返回一個新的函式，即使傳入相同的引數：

>>> f1 = lazy_sum(1, 3
 
, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
False

f1()和f2()的呼叫結果互不影響。

返回閉包時牢記的一點就是：返回函式不要引用任何迴圈變數，或者後續會發生變化的變數。

如果一定要引用迴圈變數怎麼辦？方法是再建立一個函式，用該函式的引數繫結迴圈變數當前的值，無論該迴圈變數後續如何更改，已繫結到函式引數的值不變：

>>> def count():
...     fs = []
...     for i in range(1, 4):
...         def f(j)
 
:
...             def g():
...                 return j*j
...             return g
...         fs.append(f(i))
...     return fs
... 
>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9

缺點是程式碼較長，可利用lambda函式縮短程式碼。

匿名函式：

以map()函式為例，計算f(x)=x2時，除了定義一個f(x)的函式外，還可以直接傳入匿名函式：

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

通過對比可以看出，匿名函式lambda x: x * x實際上就是：

def f(x):
    return x * x

關鍵字lambda表示匿名函式，冒號前面的x表示函式引數。

用匿名函式有個好處，因為函式沒有名字，不必擔心函式名衝突。此外，匿名函式也是一個函式物件，也可以把匿名函式賦值給一個變數，再利用變數來呼叫該函式：

>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x10453d7d0>
>>> f(5)
25

同樣，也可以把匿名函式作為返回值返回，比如：

def build(x, y):
    return lambda: x * x + y * y

裝飾器：

函式物件有一個__name__屬性，可以拿到函式的名字：

>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'

我們要增強now()函式的功能，比如，在函式呼叫前後自動列印日誌，但又不希望修改now()函式的定義，這種在程式碼執行期間動態增加功能的方式，稱之為“裝飾器”（Decorator）。

本質上，decorator就是一個返回函式的高階函式。所以，我們要定義一個能列印日誌的decorator，可以定義如下：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call %s():' % func.__name__
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

上面的log，因為它是一個decorator，所以接受一個函式作為引數，並返回一個函式。我們要藉助Python的@語法，把decorator置於函式的定義處：

@log
def now():
    print '2013-12-25'

呼叫now()函式，不僅會執行now()函式本身，還會在執行now()函式前列印一行日誌：

>>> now()
call now():
2013-12-25

把@log放到now()函式的定義處，相當於執行了語句：

now = log(now)

不需要編寫wrapper.__name__ = func.__name__這樣的程式碼，Python內建的functools.wraps就是幹這個事的，所以，一個完整的decorator的寫法如下：

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call %s():' % func.__name__
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

或者針對帶引數的decorator：

import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print '%s %s():' % (text, func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

import functools是匯入functools模組。記住在定義wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)。