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python进阶学习笔记1-2

2015-05-03 23:35 429 查看
像这种内层函数引用了外层函数的变量(参数也算变量),然后返回内层函数的情况,称为闭包(Closure)

闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量,所以,要正确使用闭包,就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。

举例如下:
# 希望一次返回3个函数,分别计算1x1,2x2,3x3:
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs

f1, f2, f3 = count()


你可能认为调用f1(),f2()和f3()结果应该是1,4,9,但实际结果全部都是 9(请自己动手验证)。

原因就是当count()函数返回了3个函数时,这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用,所以,此时他们并未计算 i*i,当 f1 被调用时:
>>> f1()
9     # 因为f1现在才计算i*i,但现在i的值已经变为3


因此,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。


函数编程闭包的理解

闭包对初学者还是比较抽象的,其实抛开传统函数的概念当作一种结构实体比较容易理解。

先给出概念

闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体(即:闭包=函数+引用环境)。

这个从字面上很难理解,特别对于一直使用命令式语言进行编程的程序员们。

关键字lambda 表示匿名函数,冒号前面的 x 表示函数参数。

匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式不写return,返回值就是该表达式的结果。

使用匿名函数,可以不必定义函数名,直接创建一个函数对象,很多时候可以简化代码:
>>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y))
[9, 5, 3, 1, 0]


返回函数的时候,也可以返回匿名函数:
>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x
>>> myabs(-1)
1
>>> myabs(1)
1


要让 @log 自适应任何参数定义的函数,可以利用Python的 *args 和 **kw,保证任意个数的参数总是能正常调用:
def log(f):
def fn(*args, **kw):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(*args, **kw)
return fn


现在,对于任意函数,@log 都能正常工作。

由于decorator返回的新函数函数名已经不是'f2',而是@log内部定义的'wrapper'。这对于那些依赖函数名的代码就会失效。decorator还改变了函数的__doc__等其它属性。如果要让调用者看不出一个函数经过了@decorator的“改造”,就需要把原函数的一些属性复制到新函数中:
def log(f):
def wrapper(*args, **kw):
print 'call...'
return f(*args, **kw)
wrapper.__name__ = f.__name__
wrapper.__doc__ = f.__doc__
return wrapper


这样写decorator很不方便,因为我们也很难把原函数的所有必要属性都一个一个复制到新函数上,所以Python内置的functools可以用来自动化完成这个“复制”的任务:
import functools
def log(f):
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kw):
print 'call...'
return f(*args, **kw)
return wrapper


最后需要指出,由于我们把原函数签名改成了(*args, **kw),因此,无法获得原函数的原始参数信息。即便我们采用固定参数来装饰只有一个参数的函数:
def log(f):
@functools.wraps(f)
def wrapper(x):
print 'call...'
return f(x)
return wrapper


也可能改变原函数的参数名,因为新函数的参数名始终是 'x',原函数定义的参数名不一定叫 'x'。

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的,不需要我们自己定义int2(),可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2:
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85


所以,functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数,少的参数需要在创建时指定默认值,这样,新函数调用的难度就降低了。
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