由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。
def now():
print '2013-12-25'
f = now
f()
#打印结果
2013-12-25
函数对象有一个name属性，可以拿到函数的名字：
print now.__name__
print f.__name__
#打印结果
now
now
现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（decorator）
本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数，所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：
def log(func):
def wrapper(*args,**kw):
print 'call %s():' %func.__name__
return func(*args,**kw)
return wrapper
观察上面的log()，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：
@log
def now():
print '2013-12-25'
now()
#调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志，运行结果：
call now():
2013-12-25
把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了：
now = log(now)
由于，log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回wrapper()函数。
wrapper函数的参数定义是(args,*kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。
如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个需要返回decorator的高阶函数，写出来更复杂，比如，要自定义log的文本：
