[Python]返回函数，装饰器拾遗

def lazy_print(*args):
     def pr():
         print(args)
     return pr

当我们调用lazy_print()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：

>>> p = lazy_print(1,2,3,4,5)
>>> p
<function lazy_print.<locals>.pr at 0x000000000364ED90>

调用函数p时，才真正计算求和的结果：

>>> p()
(1, 2, 3, 4, 5)

.....

一个函数可以返回一个计算结果，也可以返回一个函数。

返回一个函数时，牢记该函数并未执行，返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。

装饰器

首先定义一个装饰器：

def log(fun):
    def wrapper():
        print('This is wrapper!')
        return fun()
    return wrapper

观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：

@log
def now():
    print('This is now!')

调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志：

>>> now()
This is wrapper!
This is now!

把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：

now = log(now)

由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。

因为我们讲了函数也是对象，它有__name__等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'：

>>> now.__name__
'wrapper'

因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。

不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，Python内置的functools.wraps就是干这个事的，所以，一个完整的decorator的写法如下：

import functools

def log(fun):
    @functools.wraps(fun)
    def wrapper():
        print('This is wrapper!')
        return fun()
    return wrapper

import functools是导入functools模块。模块的概念稍候讲解。现在，只需记住在定义wrapper()的前面加上@functools.wraps(func)即可。

>>> now.__name__
'now'