考察上一节的@log装饰器：
def log(f):
def fn(x):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(x)
return fn
发现对于被装饰的函数，log打印的语句是不能变的（除了函数名）。
如果有的函数非常重要，希望打印出'[INFO] call xxx()...'，有的函数不太重要，希望打印出'[DEBUG] call xxx()...'，这时，log函数本身就需要传入'INFO'或'DEBUG'这样的参数，类似这样：
@log('DEBUG')
def my_func():
pass
把上面的定义翻译成高阶函数的调用，就是：
my_func = log('DEBUG')(my_func)
上面的语句看上去还是比较绕，再展开一下：
log_decorator = log('DEBUG')
my_func = log_decorator(my_func)
上面的语句又相当于：
log_decorator = log('DEBUG')
@log_decorator
def my_func():
pass
所以，带参数的log函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收my_func并返回新函数：
def log(prefix):
def log_decorator(f):
def wrapper(*args, **kw):
print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__)
return f(*args, **kw)
return wrapper
return log_decorator
@log('DEBUG')
def test():
pass
print test()
执行结果：
[DEBUG] test()...
None
对于这种3层嵌套的decorator定义，你可以先把它拆开：
# 标准decorator:def log_decorator(f): def wrapper(*args, **kw): print '[%s] %s()...' % (prefix, f.__name__) return f(*args, **kw) return wrapperreturn log_decorator# 返回decorator:def log(prefix): return log_decorator(f)
拆开以后会发现，调用会失败，因为在3层嵌套的decorator定义中，最内层的wrapper引用了最外层的参数prefix，所以，把一个闭包拆成普通的函数调用会比较困难。不支持闭包的编程语言要实现同样的功能就需要更多的代码。
