在Python中，函数是一等对象，因此你可以将函数与字符串，整数等对象看成一样。
比如你可以将函数赋值给一个变量：
>>> def square(n):
... return n * n
>>> square(4)
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>>> alias = square
>>> alias(4)
16
函数作为一等对象的作用在于，你可以将函数作为参数传递给另外一个函数，或者从另外一个函数中返回。比如Python内建的map函数：
you pass it a function and a list, and map creates a new list by calling your function individually for each item in the list you gave it. Here’s an example that uses our square function from above:
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> map(square, numbers)
[1, 4, 9, 16, 25]
接受函数作为参数或者返回函数的函数被称为：higher-order function。我们可以使用higher-order函数来改变传入的函数的对外行为。
比如：假设我们有一个函数，该函数的会被频繁的调用，因此开销非常大。
>>> def fib(n):
... "Recursively (i.e., dreadfully) calculate the nth Fibonacci number."
... return n if n in [0, 1] else fib(n - 2) + fib(n - 1)
最好的方法是保存函数的计算结果，因此如果我们需要计算一个n的函数值，不需要反复计算n之前的值。
有很多种方式来实现保存计算结果，比如可以使用一个dictionary。但是这需要外部来保存这些计算结果，这样会造成一定的紧耦合。因此如果fib函数自身保存计算的结果，外部只需要调用这个函数就可以了。这种技术叫做：memorization
Python采用一种装饰器的方式来实现 memorization，因为我们可以将函数作为参数传递给另外一个函数，因此我们可以写一个通用的外部函数，该函数接收一个函数参数并返回一个带有memorized版本。
def memoize(fn):
stored_results = {}
def memoized(*args):
try:
# try to get the cached result
return stored_results[args]
except KeyError:
# nothing was cached for those args. let's fix that.
result = stored_results[args] = fn(*args)
return result
return memoized
有了带有memorization版本的函数，可以这样调用：
def fib(n):
return n if n in [0, 1] else fib(n - 2) + fib(n - 1)
fib = memoize(fib)
而这里还可以采用decorator来简写：
@memoize
def fib(n):
return n if n in [0, 1] else fib(n - 2) + fib(n - 1)
如果一个函数有多个装饰器，则他们采用从底部到顶部的方式起作用。比如假设我们还有一个higher-order函数来帮助调试。
def make_verbose(fn):
def verbose(*args):
# will print (e.g.) fib(5)
print '%s(%s)' % (fn.__name__, ', '.join(repr(arg) for arg in args))
return fn(*args) # actually call the decorated function
return verbose
下面两个形式的代码片段做同样的事情：
@memoize
@make_verbose
def fib(n):
return n if n in [0, 1] else fib(n - 2) + fib(n - 1)
def fib(n):
return n if n in [0, 1] else fib(n - 2) + fib(n - 1)
fib = memoize(make_verbose(fib))
更加有趣的是，你可以给装饰器传递额外的参数。比如我们不满足一些简单的memorization，而是想要存储函数结果到memcached中，因此需要给装饰器传入memcached的服务器地址等参数信息。
@memcached('127.0.0.1:11211')
def fib(n):
return n if n in [0, 1] else fib(n - 2) + fib(n - 1)
上述代码等价于:
fib = memcached('127.0.0.1:11211')(fib)
Python有些内建的装饰器函数，比如：classmethod装饰器，该装饰器下的函数等价于java中的静态函数。
class Foo(object):
SOME_CLASS_CONSTANT = 42
@classmethod
def add_to_my_constant(cls, value):
# Here, `cls` will just be Foo, but if you called this method on a
# subclass of Foo, `cls` would be that subclass instead.
return cls.SOME_CLASS_CONSTANT + value
Foo.add_to_my_constant(10) # => 52
# unlike in Java, you can also call a classmethod on an instance
f = Foo()
f.add_to_my_constant(10) # => 52
