Python自学笔记之函数式编程5——返回函数

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函数作为返回值

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。

要实现一个可变参数的求和，通常函数是这样定义的：

def calc_sum(*args):
    ax = 0
    for n in args:
        ax = ax + n
    return ax

但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数：

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
       return ax
    return sum

当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和的结果，而是求和函数：

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>>f
<function lazy_sum.<locals>.sum at .....>

调用函数f时，才真正计算求和的结果：

>>>f()
25

上例中，我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。

请再注意一点，当我们调用lazy_sum时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数：

>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1 == f2
False

f1()和f2()的调用结果互不影响。

闭包

由上例我们注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用，所以闭包用起来简单，实现起来并不容易。

另一个需要注意的问题是，返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行。例如：

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
            return i*i
        fs.append(f)
    return fs
f1, f2, f3 = count()

此例中，每次循环都创建了一个新的函数，然后，把创建的三个函数都返回了。

你可能认为调用f1()，f2()，f3()结果应该是1，4，9，但实际结果是：

>>> f1()
9
>>>f2()
9
>>>f3()
9

全部都是9！原因就在于返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到三个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。

返回闭包时牢记的一点就是：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

如果一定要以用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，以绑定到函数参数的值不变：

def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
    return fs

再看看结果：

>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9

缺点是代码较长，可利用lambda函数缩短代码。

尝试lambda：

def count():
    def f(j):
        return lambda : j*j # 怎么感觉毫无意义呢
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
    return fs

Python自学笔记之函数式编程5——返回函数

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