这个跟题目没什么联系， 只是用这个函数测时间容易看出差值，你用@performance去测下面这个函数是一样的。

@performance
def test(n):
    for i in range(0, n):
      print "Hello world"

但是， 这样就测不出时间值了，每次都是0.0000000s。

请编写一个@performance，它可以打印出函数调用的时间。

计算函数调用的时间可以记录调用前后的当前时间戳，然后计算两个时间戳的差。

参考代码:

import time
def performance(f):
   def fn(*args, **kw):
       t1 = time.time()
       r = f(*args, **kw)
       t2 = time.time()
       print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1))
       return r
   return fn

@performance
def factorial(n):
   return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)

考察一个@log的定义：

def log(f):
   def fn(x):
       print 'call ' + f.__name__ + '()...'
       return f(x)
   return fn

对于阶乘函数，@log工作得很好：

@log
def factorial(n):
   return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)

我不明白为啥各种问题中最后都要用到factorial这个东东？

这里定义的函数factorial(n)是一个计算从1累乘到n并返回计算值的函数。最好重新回顾一下 2-5 节的 reduce() 函数。比如: factorial(10) 是返回 1* 2 * 3 * ... * 10 = 3628800。