给python入门者的帮助，关于函数和装饰器的理解。
有时候学习不能过于较真，至少在合适的时机之前，还是闷头吞知识，等吃饱了，就有精力(足够的能量储备，足够的经验)来理解更深的理解，但是很多时候，包括我自己，都喜欢在吃饱之前就研究自己在吃什么，为什么这个东西能吃这种问题。
最近发现几年前写的一篇关于python函数return的一些理解，又被查看了，而且评论中表示得到了帮助。但是惭愧的是，那篇理解是我刚学python没多久的个人理解，由于储备的认识不足，经验不足，思考不足，许多理解是不恰当的，或者是错的，所以今天重新写一篇关于python函数的理解。
这篇理解主要是帮助刚入门的朋友尽快理解和接收函数，实际上也会有许多不那么准确的比喻和描述，因为一旦涉及到完全准确的底层，就会变得晦涩难懂，就会在解决这个问题之前，遇到更多问题，这显然对学习是不利的。
简单理解函数和return
对初学者来说，首先遇到的一个迷惑的问题就是什么是变量，什么是函数，为什么函数名加一个()就是执行，"函数名()"是什么
首先，变量是一个名字，变量的本质是内存地址，但是为了方便记忆，方便阅读，要用一个阅读者可以快速识别的代号来指代。
函数也算是一个变量，只是通常说的变量指向的内存地址，是保存数值的内存地址，函数名指向的内存地址，是可执行对象的内存地址。
函数，就是一个处理过程，是对某些已知变量或者数据的一系列处理、计算。一般时候，这些过程都是存在内存中的，只有激活这个过程，CPU才会把这一系列处理过程从内存中拿到CPU缓存里一步步执行。
这个激活的信号，就是()，其实这个括号，是一个传参数的动作，可以把定义好的函数理解为一条生产线上的一个机床，程序运行，就是产线通电，机床没有上料之前，机床处于待命状态，物料进来了，机床开始动作。
参数就是物料，有些时候可能()里并没有参数，这是因为大部分数据都是存在系统里的，只有特殊时候，需要人工放参数进去。
def func():
x = 1
y = 2
z = x + y
return z
func()
这就是一个简答的函数和调用，暂时也叫做函数激活，return就是把函数处理的结果输出出来。
问题来了，我们通常会有下面的疑惑:
def age():
return 15
A = 12
B = 13
C = age()
A 和 B 赋值可以看懂，通俗理解就是 左边的等于右边的，那C是怎么回事
在程序代码里，func()除了代表激活函数外，这个字符本身可以理解为是一个系统的临时变量(实际上，这涉及到内存模型和堆栈)，这个临时变量用于储存函数输出的处理结果。而且这个临时变量只保留一行代码的时间。
也就是在函数激活，处理完毕之后，如果没有一个变量来接收临时变量，这个临时变量就会被系统回收(这涉及到python的垃圾处理机制，这个值所在的内存没有被任何引用，就会被清理)
简单理解为产线机床调出来的东西，没有任何箱子或盒子盛放，直接扔到地上了，搞5S的就把它当成垃圾扫走了。
那什么也不return的函数时咋回事呢
def void():
pass
empty = void()
print(empty)
void函数什么也没有return，但是执行上面的代码会发现，empty是None
如果执行下面的代码
def void():
pass
N = None
print(id(N), id(void()))
会发现打印出来的地址是一样的，首先在python里，所有不可变的基础数据都是指向的同一个地址，就是说，不管在哪里定义的变量，A=123， B=123，A和B指向的是同一个地址
None也是如此，None是空，是无(并不是0)
其实python在函数执行上有个默认的行为，就是会在函数执行完之后return None，如果函数中有return语句，那么就不会走默认的return None，如果没有return，就会走默认的return None
理解装饰器
首先什么是装饰器，装饰是什么意思，在主体的外面，加一些功能性的东西。
也就是装饰器，是不触及被装饰目标(对象)的基础上，添加一些其他的额外功能。
def dec(func):
def inside(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return inside
@dec
def func_nothing(x):
y = x
@dec
def func_return(x):
return x
上面是装饰器一般形式，那么装饰器做了什么
其实说白了，装饰器就是修改，替换
def dec(func):
print("01== FUNC IS ==%s"%func)
def inside(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result
print("02== INSIDE ==%s"%inside)
return inside
@dec
def func_nothing(x):
y = x
@dec
def func_return(x):
return x
print("Start========")
print(func_nothing)
print(func_nothing("X"))
print(func_return)
print(func_return("Y"))
运行结果：
01== FUNC IS ==<function func_nothing at 0x0000020127B96550>
02== INSIDE ==<function dec.<locals>.inside at 0x00000201485F7820>
01== FUNC IS ==<function func_return at 0x00000201485F7790>
02== INSIDE ==<function dec.<locals>.inside at 0x00000201487115E0>
Start========
<function dec.<locals>.inside at 0x00000201485F7820>
None
<function dec.<locals>.inside at 0x00000201487115E0>
Y
我们来分析下
在定义完函数之后，打印第一行Start========之前，解释器就已经执行了一堆东西，也就是说@dec实际上就是一个执行操作(这个后面再说)
关键在这里：关注第一个函数 func_nothing，在装饰器里面的打印结果中看到，func_nothing的ID地址和我们后面主动打印 print(func_nothing) 输出的不一样
仔细再看会发现，print(func_nothing)输出的居然和装饰器内部打印的inside地址一样，内存地址不会骗人，也就是说，装饰后的func_nothing实际上就是inside函数
看下面的代码
tasks = []
def talk():
print("Get out of my way!")
def got_method(method):
tasks.append(method)
return talk
@got_method
def speak():
print("Hello..")
print(tasks)
speak()
执行结果如下：
[<function speak at 0x000001C22C267820>]
Get out of my way!
执行speak，却实际执行了talk，我们没有往tasks中放东西，但是tasks中有了一个元素。
唯一有嫌疑的就是@got_method，我貌似使用了一个装饰器，但是got_method并不是装饰器的格式，这就要涉及python中的@语法了。
@是做什么的
从上面的代码来看@got_method做了这些事：
@got_method
def speak():
print("Hello..")
实际等于
def got_method(method):
tasks.append(method)
return talk
def speak():
print("Hello..")
speak = got_method(speak)
@实际上是执行了got_method，把被@施加的函数作为参数传给got_method。
也就是说
@dec
def func():
pass
等于
def func():
pass
func = dec(func)
就是在@dec的地方，执行了装饰器，替换了被装饰的函数。
再回到最开始的装饰器标准格式上
def dec(func):
def inside(*args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return inside
@dec
def func_return(x):
return x
print(func_return)
print(func_return("Y"))
现在装饰器应该是解释清楚了，装饰器里让人不好理解的就是@符号，@是一个执行操作，相当于执行了装饰器函数并把被装饰的函数作为参数
装饰器的意义在于利用闭包和变量的作用域来实现函数功能的扩展。装饰器的使用主要就是为了保证函数的修改不影响其他地方的引用，目的和接口一致。
“项目中有五个登记的函数，在项目各处被大量引用，现在公司处于安全考虑，要对这个登记函数加认证，有两个方案，一个是修改这五个函数，在五个函数中分别加入认证，
第二个是定义一个装饰器，然后给五个函数分别装饰上。第一个方案最简单直接，但是后期维护就很麻烦，认证再次变动就要找出所有当时使用认证的地方，全都改一次，漏了任何一个都会出现
生产事故，第二个方案在维护上和可读性上就优秀很多，我只用修改装饰器，那么所有添加认证的地方就都完成了修改。”
这就是装饰器的意义。
装饰器运作逻辑和函数return的逻辑讲完了，接下来就是要解释最后一个问题，装饰器内部为什么要把函数执行结果return出去。
分析上面的代码：
使用dec装饰func_return之后，func_return实际上已经被替换成了inside函数，执行func_return实际就是执行inside，
但是我们要保证被装饰的原func_return正常执行，功能不受影响，所以原func_return的输出必须要做保留，至少在闭包内要保留，
那么为什么inside中 要把func的结果return出来，因为原先func_return就是输出结果的，装饰器内部是否return，要看该函数所在的代码中是否使用了输出结果。
如果函数被调用的地方使用了输出结果，那么就要在装饰器内部把func输出结果接收，然后return出去。
在这里千万不要把return的作用理解错误了，return是传递的操作，函数只能通过return把自己输出的数据传递给调用自己的一级，想象五个人传麻袋，必须是每个人都把前一个人递过来的
东西接过来，然后再递给下一个，你不能接了不递出去，更不能不接，这是return。
python里能够做到不用层层传递的只有raise，可以理解为扔出去，路径上任何人都可以接住，或者不理睬，raise就是扔，或者说是冒泡。而return只能层层传递。
最后，通过上面的实验，可以得出最后一个结论，装饰器是不是一定要return什么东西出来？
不是，要不要return，取决于要不要接收结果，如果需要从内部传递数据出去，那就必须层层递传，层层return，如果不需要，那就不用return。
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