由於函式也是乙個物件，而且函式物件可以被賦值給變數，所以，通過變數也能呼叫該函式。
>>> def now():
... print '2013-12-25'
>>> f = now
>>> f()
2013-12-25
函式物件有乙個__name__屬性，可以拿到函式的名字：
>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'
現在，假設我們要增強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**執行期間動態增加功能的方式，稱之為「裝飾器」（decorator）。
本質上，decorator就是乙個返回函式的高階函式。所以，我們要定義乙個能列印日誌的decorator，可以定義如下：
def log(func):
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
觀察上面的log，因為它是乙個decorator，所以接受乙個函式作為引數，並返回乙個函式。我們要借助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)
如果decorator本身需要傳入引數，那就需要編寫乙個返回decorator的高階函式，寫出來會更複雜。比如，要自定義log的文字：
def log(text):
def decorator(func):
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return decorator
這個3層巢狀的decorator用法如下：
@log('execute')
def now():
print '2013-12-25'
執行結果如下：
>>> now()
execute now():
2013-12-25
和兩層巢狀的decorator相比，3層巢狀的效果是這樣的：
>>> now = log('execute')(now)
>>> now.__name__
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
print 'call %s():' % func.__name__
return func(*args, **kw)
或者針對帶引數的decorator：
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
print '%s %s():' % (text, func.__name__)
return func(*args, **kw)
return decorator
小結在物件導向（oop）的設計模式中，decorator被稱為裝飾模式。oop的裝飾模式需要通過繼承和組合來實現，而python除了能支援oop的decorator外，直接從語法層次支援decorator。python的decorator可以用函式實現，也可以用類實現。
decorator可以增強函式的功能，定義起來雖然有點複雜，但使用起來非常靈活和方便。
請編寫乙個decorator，能在函式呼叫的前後列印出'begin call'和'end call'的日誌。
再思考一下能否寫出乙個@log的decorator，使它既支援：
@log
def f():
pass
又支援：
@log('execute')
def f():
pass
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