Python 函数式编程 2

返回函数

返回函数的意思就是：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。）
举个例子：实现一个可变参数的求和。
正常的函数：

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

返回函数的函数，其实和上面的函数很像：

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

调用

lazy_sum()

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>

调用函数

f()

>>> f()
25

lazy_sum

sum

要注意：调用

lazy_sum()

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

参考网站：
https://www.zhihu.com/question/20125256

匿名函数

匿名函数就是带有

lambda

比如函数：

def f(x):
return x * x

可以写成匿名函数的样子：

>>> f = lambda x: x * x

使用匿名函数：

>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25

同样，也可以把匿名函数作为返回值返回：

def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y

装饰器

>>> def now():
...     print('2015-3-25')
...
>>> now()
2015-3-25

函数对象有一个

__name__

>>> now.__name__
'now'

在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。decorator就是一个返回函数的高阶函数。
举例，我们来定义一个能打印日志的decorator：

def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper

把decorator置于函数的定义处：

@log
def now():
print('2015-3-25')

现在再调用

now()

>>> now()
call now():
2015-3-25

看到了吧，

call now():

log

@log

now()

now = log(now)

偏函数

偏函数就是：举例：
假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入

int(x, base=2)

int2()

base=2

def int2(x, base=2):
return int(x, base)

这样运行

int2()

>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

这个

int2()

functools.partial

int2()

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64

functools.partial

再举个例子：

max2 = functools.partial(max, 10)

实际上会把

10

*args

max2(5, 6, 7)

相当于：

args = (10, 5, 6, 7)
max(*args)

参考网站：
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317848428125ae6aa24068b4c50a7e71501ab275d52000
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00143184474383175eeea92a8b0439fab7b392a8a32f8fa000