Python学习笔记之函数作为返回值、闭包的解释
2017-03-21 18:10
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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。
我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下,求和的函数是这样定义的:
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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!
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当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数:
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调用函数f时,才真正计算求和的结果:
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在这个例子中,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
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:
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f1()和f2()的调用结果互不影响。
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,实现起来可不容易。
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。我们来看一个例子:
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在上面的例子中,每次循环,都创建了一个新的函数,然后,把创建的3个函数都返回了。
你可能认为调用f1(),f2()和f3()结果应该是1,4,9,但实际结果是:
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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3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。
如果一定要引用循环变量怎么办?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,已绑定到函数参数的值不变:
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缺点是代码较长,可利用lambda函数缩短代码。
我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下,求和的函数是这样定义的:
def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax1
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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 sum1
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当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数:
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f <function sum at 0x10452f668>1
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调用函数f时,才真正计算求和的结果:
>>> f() 251
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在这个例子中,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 False1
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f1()和f2()的调用结果互不影响。
闭包
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,实现起来可不容易。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。我们来看一个例子:
def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): return i*i fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count()1
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在上面的例子中,每次循环,都创建了一个新的函数,然后,把创建的3个函数都返回了。
你可能认为调用f1(),f2()和f3()结果应该是1,4,9,但实际结果是:
>>> f1() 9 >>> f2() 9 >>> f3() 91
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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3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。
如果一定要引用循环变量怎么办?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,已绑定到函数参数的值不变:
>>> def count(): ... fs = [] ... for i in range(1, 4): ... def f(j): ... def g(): ... return j*j ... return g ... fs.append(f(i)) ... return fs ... >>> f1, f2, f3 = count() >>> f1() 1 >>> f2() 4 >>> f3() 91
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缺点是代码较长,可利用lambda函数缩短代码。
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