题主你好,
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每门语言中都有自己语法, python中return关键字的用法是:
也就是说return后面要接的是表达式, 但如果按题主所说的,写成:
要注意 "person = {xxx}" 这是一个语句, 而非一个表达式, 和python中定义的return语法是相背的,所以不能这么写.
希望可以帮到题主, 欢迎追问.
在python3中，执行下面的语句
得到结果是 range(0,10) ，但是如果换一种方式
得到的结果就是[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
那为什么会这样呢？其实在Python3中range()函数返回的对象很像一个列表，但是它确实不是一个列表，它只是在迭代的情况下返回指定索引的值，它并不会在内存中产生一个列表对象，官方解释说这样做是为了节约内存空间。通常我们称这种对象是可迭代的，或者是可迭代对象。
这里就要引入另外一个叫迭代器的概念，迭代器可以从一个可迭代对象中连续获取指定索引的值，直到索引结束。比如list()函数，所以在上面的例子中，我们可以用list()这个迭代器将range()函数返回的对象变成一个列表。
由此可以看出：range()函数返回的是一个可迭代对象（类型是对象），而不是列表类型；list() 函数是对象迭代器，把对象转为一个列表，返回的变量类型为列表。
“在Python中，函数本身也是对象”
这一本质。那不妨慢慢来，从最基本的概念开始，讨论一下这个问题：
1. Python中一切皆对象
这恐怕是学习Python最有用的一句话。想必你已经知道Python中的list, tuple, dict等内置数据结构，当你执行：
alist = [1, 2, 3]
时，你就创建了一个列表对象，并且用alist这个变量引用它：
当然你也可以自己定义一个类:
class House(object):
def __init__(self, area, city):
self.area = area
self.city = city
def sell(self, price):
[...] #other code
return price
然后创建一个类的对象：
house = House(200, 'Shanghai')
OK，你立马就在上海有了一套200平米的房子，它有一些属性(area, city)，和一些方法(__init__, self)：
2. 函数是第一类对象
和list, tuple, dict以及用House创建的对象一样，当你定义一个函数时，函数也是对象：
def func(a, b):
return a+b
在全局域，函数对象被函数名引用着，它接收两个参数a和b，计算这两个参数的和作为返回值。
所谓第一类对象，意思是可以用标识符给对象命名，并且对象可以被当作数据处理，例如赋值、作为参数传递给函数，或者作为返回值return 等
因此，你完全可以用其他变量名引用这个函数对象：
add = func
这样，你就可以像调用func(1, 2)一样，通过新的引用调用函数了：
print func(1, 2)
print add(1, 2) #the same as func(1, 2)
或者将函数对象作为参数，传递给另一个函数：
def caller_func(f):
return f(1, 2)
if __name__ == "__main__":
print caller_func(func)
可以看到，
函数对象func作为参数传递给caller_func函数，传参过程类似于一个赋值操作f=func；
于是func函数对象，被caller_func函数作用域中的局部变量f引用，f实际指向了函数func；cc
当执行return f(1, 2)的时候，相当于执行了return func(1, 2)；
因此输出结果为3。
3. 函数对象 vs 函数调用
无论是把函数赋值给新的标识符，还是作为参数传递给新的函数，针对的都是函数对象本身，而不是函数的调用。
用一个更加简单，但从外观上看，更容易产生混淆的例子来说明这个问题。例如定义了下面这个函数：
def func():
return "hello,world"
然后分别执行两次赋值：
ref1 = func #将函数对象赋值给ref1
ref2 = func() #调用函数，将函数的返回值("hello,world"字符串)赋值给ref2
很多初学者会混淆这两种赋值，通过Python内建的type函数，可以查看一下这两次赋值的结果：
In [4]: type(ref1)
Out[4]: function
In [5]: type(ref2)
Out[5]: str
可以看到，ref1引用了函数对象本身，而ref2则引用了函数的返回值。通过内建的callable函数，可以进一步验证ref1是可调用的，而ref2是不可调用的：
In [9]: callable(ref1)
Out[9]: True
In [10]: callable(ref2)
Out[10]: False
传参的效果与之类似。
4. 闭包LEGB法则
所谓闭包，就是将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起时，得到的对象
听上去的确有些复杂，还是用一个栗子来帮助理解一下。假设我们在foo.py模块中做了如下定义：
#foo.py
filename = "foo.py"
def call_func(f):
return f() #如前面介绍的，f引用一个函数对象，然后调用它
在另一个func.py模块中，写下了这样的代码：
#func.py
import foo #导入foo.py
filename = "func.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
if __name__ == "__main__":
print foo.call_func(show_filename) #注意：实际发生调用的位置，是在foo.call_func函数中
当我们用python func.py命令执行func.py时输出结果为：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
filename:func.py
很显然show_filename()函数使用的filename变量的值，是在与它相同环境(func.py模块)中定义的那个。尽管foo.py模块中也定义了同名的filename变量，而且实际调用show_filename的位置也是在foo.py的call_func内部。
而对于嵌套函数，这一机制则会表现的更加明显：闭包将会捕捉内层函数执行所需的整个环境：
#enclosed.py
import foo
def wrapper():
filename = "enclosed.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
print foo.call_func(show_filename) #输出：filename: enclosed.py
实际上，每一个函数对象，都有一个指向了该函数定义时所在全局名称空间的__globals__属性：
#show_filename inside wrapper
#show_filename.__globals__
{
'__builtins__': module '__builtin__' (built-in), #内建作用域环境
'__file__': 'enclosed.py',
'wrapper': function wrapper at 0x7f84768b6578, #直接外围环境
'__package__': None,
'__name__': '__main__',
'foo': module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc', #全局环境
'__doc__': None
}
当代码执行到show_filename中的return "filename: %s" % filename语句时，解析器按照下面的顺序查找filename变量：
Local - 本地函数(show_filename)内部，通过任何方式赋值的，而且没有被global关键字声明为全局变量的filename变量；
Enclosing - 直接外围空间(上层函数wrapper)的本地作用域，查找filename变量(如果有多层嵌套，则由内而外逐层查找，直至最外层的函数)；
Global - 全局空间(模块enclosed.py)，在模块顶层赋值的filename变量；
Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找filename变量；
在任何一层先找到了符合要求的filename变量，则不再向更外层查找。如果直到Builtin层仍然没有找到符合要求的变量，则抛出NameError异常。这就是变量名解析的：LEGB法则。
总结：
闭包最重要的使用价值在于：封存函数执行的上下文环境；
闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中，也遵循LEGB规则逐层查找，直至找到符合要求的变量，或者抛出异常。
5. 装饰器语法糖(syntax sugar)
那么闭包和装饰器又有什么关系呢？
上文提到闭包的重要特性：封存上下文，这一特性可以巧妙的被用于现有函数的包装，从而为现有函数更加功能。而这就是装饰器。
还是举个例子，代码如下：
#alist = [1, 2, 3, ..., 100] -- 1+2+3+...+100 = 5050
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
我们定义了一个函数lazy_sum，作用是对alist中的所有元素求和后返回。alist假设为1到100的整数列表：
alist = range(1, 101)
但是出于某种原因，我并不想马上返回计算结果，而是在之后的某个地方，通过显示的调用输出结果。于是我用一个wrapper函数对其进行包装：
def wrapper():
alist = range(1, 101)
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
return lazy_sum
lazy_sum = wrapper() #wrapper() 返回的是lazy_sum函数对象
if __name__ == "__main__":
lazy_sum() #5050
这是一个典型的Lazy Evaluation的例子。我们知道，一般情况下，局部变量在函数返回时，就会被垃圾回收器回收，而不能再被使用。但是这里的alist却没有，它随着lazy_sum函数对象的返回被一并返回了(这个说法不准确，实际是包含在了lazy_sum的执行环境中，通过__globals__)，从而延长了生命周期。
当在if语句块中调用lazy_sum()的时候，解析器会从上下文中(这里是Enclosing层的wrapper函数的局部作用域中)找到alist列表，计算结果，返回5050。
当你需要动态的给已定义的函数增加功能时，比如：参数检查，类似的原理就变得很有用：
def add(a, b):
return a+b
这是很简单的一个函数：计算a+b的和返回，但我们知道Python是 动态类型+强类型 的语言，你并不能保证用户传入的参数a和b一定是两个整型，他有可能传入了一个整型和一个字符串类型的值：
In [2]: add(1, 2)
Out[2]: 3
In [3]: add(1.2, 3.45)
Out[3]: 4.65
In [4]: add(5, 'hello')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
/home/chiyu/ipython-input-4-f2f9e8aa5eae in module()
---- 1 add(5, 'hello')
/home/chiyu/ipython-input-1-02b3d3d6caec in add(a, b)
1 def add(a, b):
---- 2 return a+b
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
于是，解析器无情的抛出了一个TypeError异常。
动态类型：在运行期间确定变量的类型，python确定一个变量的类型是在你第一次给他赋值的时候；
强类型：有强制的类型定义，你有一个整数，除非显示的类型转换，否则绝不能将它当作一个字符串(例如直接尝试将一个整型和一个字符串做+运算)；
因此，为了更加优雅的使用add函数，我们需要在执行+运算前，对a和b进行参数检查。这时候装饰器就显得非常有用：
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO)
def add(a, b):
return a + b
def checkParams(fn):
def wrapper(a, b):
if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)): #检查参数a和b是否都为整型或浮点型
return fn(a, b) #是则调用fn(a, b)返回计算结果
#否则通过logging记录错误信息，并友好退出
logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")
return
return wrapper #fn引用add，被封存在闭包的执行环境中返回
if __name__ == "__main__":
#将add函数对象传入，fn指向add
#等号左侧的add，指向checkParams的返回值wrapper
add = checkParams(add)
add(3, 'hello') #经过类型检查，不会计算结果，而是记录日志并退出
注意checkParams函数：
首先看参数fn，当我们调用checkParams(add)的时候，它将成为函数对象add的一个本地(Local)引用；
在checkParams内部，我们定义了一个wrapper函数，添加了参数类型检查的功能，然后调用了fn(a, b)，根据LEGB法则，解释器将搜索几个作用域，并最终在(Enclosing层)checkParams函数的本地作用域中找到fn；
注意最后的return wrapper，这将创建一个闭包，fn变量(add函数对象的一个引用)将会封存在闭包的执行环境中，不会随着checkParams的返回而被回收；
当调用add = checkParams(add)时，add指向了新的wrapper对象，它添加了参数检查和记录日志的功能，同时又能够通过封存的fn，继续调用原始的add进行+运算。
因此调用add(3, 'hello')将不会返回计算结果，而是打印出日志：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added
有人觉得add = checkParams(add)这样的写法未免太过麻烦，于是python提供了一种更优雅的写法，被称为语法糖：
@checkParams
def add(a, b):
return a + b
这只是一种写法上的优化，解释器仍然会将它转化为add = checkParams(add)来执行。
6. 回归问题
def addspam(fn):
def new(*args):
print "spam,spam,spam"
return fn(*args)
return new
@addspam
def useful(a,b):
print a**2+b**2
首先看第二段代码：
@addspam装饰器，相当于执行了useful = addspam(useful)。在这里题主有一个理解误区：传递给addspam的参数，是useful这个函数对象本身，而不是它的一个调用结果；
再回到addspam函数体：
return new 返回一个闭包，fn被封存在闭包的执行环境中，不会随着addspam函数的返回被回收；
而fn此时是useful的一个引用，当执行return fn(*args)时，实际相当于执行了return useful(*args)；
最后附上一张代码执行过程中的引用关系图，希望能帮助你理解：
转自
Python range() 函数返回的是一个可迭代对象（类型是对象），而不是列表类型， 所以打印的时候不会打印列表。
函数语法：
range(stop)range(start,stop，step)//默认start为0，step为1
Python list() 函数是对象迭代器，可以把range()返回的可迭代对象转为一个列表，返回的变量类型为列表。
list() 方法用于将元组转换为列表。
注： 元组与列表是非常类似的，区别在于元组的元素值不能修改，元组是放在括号中( )，列表是放于方括号中[ ]。
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号
tup1=(50,)
list、元组与字符串的索引一样，列表索引从0开始。列表可以进行截取、组合等。
在进行网页抓取的时候，分析定位html节点是获取抓取信息的关键，目前我用的是lxml模块(用来分析XML文档结构的，当然也能分析html结构)， 利用其lxml.html的xpath对html进行分析，获取抓取信息。
首先，我们需要安装一个支持xpath的python库。目前在libxml2的网站上被推荐的python binding是lxml，也有beautifulsoup，不嫌麻烦的话还可以自己用正则表达式去构建，本文以lxml为例讲解。
假设有如下的HTML文档:
1 html 2 body 3 form 4 div id='leftmenu' 5 h3text/h3 6 ul id=’china’!-- first location -- 7 li.../li 8 li.../li 9 ......10 /ul11 ul id=’england’!-- second location--12 li.../li13 li.../li14 ......15 /ul16 /div17 /form18 /body19 /html
直接使用lxml处理：
1 import codecs2 from lxml import etree3 f=codecs.open("ceshi.html","r","utf-8")4 content=f.read()5 f.close()6 tree=etree.HTML(content)
etree提供了HTML这个解析函数，现在我们可以直接对HTML使用xpath了，是不是有点小激动，现在就尝试下吧。
在使用xpath之前我们先来看看作为对照的jQuery和RE。
在jQuery里要处理这种东西就很简单，特别是假如那个ul节点有id的话（比如是ul id=’china’）：
$("#china").each(function(){...});
具体到此处是：
$("#leftmenu").children("h3:contains('text')").next("ul").each(function(){...});
找到id为leftmenu的节点，在其下找到一个内容包含为”text”的h3节点，再取其接下来的一个ul节点。
在python里要是用RE来处理就略麻烦一些：
block_pattern=re.compile(u"h3档案/h3(.*?)h3", re.I | re.S)
m=block_pattern.findall(content)
item_pattern=re.compile(u"li(.*?)/li", re.I | re.S)
items=item_pattern.findall(m[0])for i in items: print i
那么用xpath要怎么做呢？其实跟jQuery是差不多的：
nodes=tree.xpath("/descendant::ul[@id='china']")
当然，现在没有id的话也就只能用类似于jQuery的方法了。完整的xpath应该是这样写的（注意，原文件中的TAG有大小写的情况，但是在XPATH里只能用小写）：
nodes=tree.xpath(u"/html/body/form/div[@id='leftmenu']/h3[text()='text']/following-sibling::ul[1]")
更简单的方法就是像jQuery那样直接根据id定位：
nodes=tree.xpath(u"//div[@id='leftmenu']/h3[text()='text']/following-sibling::ul[1]")
这两种方法返回的结果中，nodes[0]就是那个“text”的h3节点后面紧跟的第一个ul节点,这样就可以列出后面所有的ul节点内容了。
如果ul节点下面还有其他的节点，我们要找到更深节点的内容，如下的循环就是把这些节点的文本内容列出：
nodes=nodes[0].xpath("li/a")for n in nodes: print n.text
对比三种方法应该可以看出xpath和jQuery对于页面的解析都是基于XML的语义进行，而RE则纯粹是基于plain
text。RE对付简单的页面是没有问题，如果页面结构复杂度较高的时候（比如一堆的DIV来回嵌套之类），设计一个恰当的RE
pattern可能会远比写一个xpath要复杂。特别是目前主流的基于CSS的页面设计方式，其中大部分关键节点都会有id――对于使用jQuery的页面来说则更是如此，这时xpath相比RE就有了决定性的优势。
附录：基本XPATH语法介绍，详细请参考XPath的官方文档
XPATH基本上是用一种类似目录树的方法来描述在XML文档中的路径。比如用“/”来作为上下层级间的分隔。第一个“/”表示文档的根节点（注意，不是指文档最外层的tag节点，而是指文档本身）。比如对于一个HTML文件来说，最外层的节点应该是”/html”。
同样的，“..”和“.”分别被用来表示父节点和本节点。
XPATH返回的不一定就是唯一的节点，而是符合条件的所有节点。比如在HTML文档里使用“/html/head/scrpt”就会把head里的所有script节点都取出来。
为了缩小定位范围，往往还需要增加过滤条件。过滤的方法就是用“[”“]”把过滤条件加上。比如在HTML文档里使用“/html/body/div[@id='main']”，即可取出body里id为main的div节点。
其中@id表示属性id，类似的还可以使用如@name, @value, @href, @src, @class….
而
函数text()的意思则是取得节点包含的文本。比如：divhellopworld/p
/div中，用”div[text()='hello']“即可取得这个div，而world则是p的text()。
函数position()的意思是取得节点的位置。比如“li[position()=2]”表示取得第二个li节点，它也可以被省略为“li[2]”。
不过要注意的是数字定位和过滤
条件的顺序。比如“ul/li[5][@name='hello']”表示取ul下第五项li，并且其name必须是hello，否则返回空。而如果用
“ul/li[@name='hello'][5]”的意思就不同，它表示寻找ul下第五个name为”hello“的li节点。
此外，“*”可以代替所有的节点名，比如用”/html/body/*/span”可以取出body下第二级的所有span，而不管它上一级是div还是p或是其它什么东东。
而
“descendant::”前缀可以指代任意多层的中间节点，它也可以被省略成一个“/”。比如在整个HTML文档中查找id为“leftmenu”的
div，可以用“/descendant::div[@id='leftmenu']”，也可以简单地使用“
//div[@id='leftmenu']”。
至于“following-sibling::”前缀就如其名所说，表示同一层的下一个节点。”following-sibling::*”就是任意下一个节点，而“following-sibling::ul”就是下一个ul节点。
返回的是一个可迭代对象，不是返回列表。
比如说list（range（1，10））
list是一个迭代器接受range返回的可迭代对象生成一个列表
