闭包(函数闭包)，引用了自由变量的函数。
这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。
简单来说：
一个闭包就是你调用了一个函数A，这个函数A返回了一个函数B给你。
这个返回的函数B就叫做闭包。
你在调用函数A的时候传递的参数就是自由变量。
一个比较有意思的Python返回函数的例子
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f(j):
def g():
return j*j
return g
r = f(i)
fs.append(r)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()
这里的r是f(i)的返回值，也就是g这个函数
所以fs这个列表里面存放的是g函数的集合
另一个例子：
def count():
def f():
def g():
return 3
return g
return f
f1 = count()
print f1()()
这个count返回的就是f函数，但是f函数返回的还是一个函数，
所以使用f1()这样的方式，就会出现错误
如果f函数的返回值更改为g()的话，那么返回的就是一个数，就可以用f1()的方式
无参数装饰器
def decorator(temp):
def f(x):
print "Decorator"
return temp(x)
return f
@decorator # 这里@符号后面是一个装饰器的函数名，可以和有参装饰器做对比
def temp(x):
return x
print temp(3)
这里的实现原理为：
temp = decorator(temp) print temp(3)
将temp函数名作为参数传递给decorator，实际返回的是decorator函数内部的函数，
所以temp虽然名字相同，但是其实是已经改变了，temp虽然是一个函数名，但是也是一个变量，
再使用这个函数，打印出log信息，并调用原本temp函数
有参装饰器
def parameterDecorator(parameter):
def decorator(temp):
def f(x):
print "Decorator"
print parameter
return temp(x)
return f
return decorator
@parameterDecorator("Debug") # 这里parameterDecorator("Debug")整体也相当于一个函数名
def temp(x):
return x
print temp(3)
这来的实现原理：
f1 =parameterDecorator("Debug") # 返回一个decorator函数
temp = f1(temp) # 传入temp函数作为参数，返回一个f函数
print temp(3) # 调用f函数内部过程，返回temp函数值
经过装饰器的函数就已经改变了，再使用的时候，即是经过改变的函数
In [2]: def parameterDecorator(parameter):
...: def decorator(temp):
...: def f(x):
...: print "Decorator"
...: print parameter
...: return temp(x)
...: return f
...: return decorator
...:
In [3]: @parameterDecorator("Debug")
...: def temp(x):
...: return x;
...:
In [4]: print temp(3)
Decorator
Debug
3
In [5]: f1 = parameterDecorator("HI")
In [6]: temp = f1(temp)
In [7]: print temp(4)
Decorator
HI
Decorator
Debug
4
