返回函数

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。

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:

  1. def calc_sum(*args):
  2. ax = 0
  3. for n in args:
  4. ax = ax + n
  5. 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!

  1. def lazy_sum(*args):
  2. def sum():
  3. ax = 0
  4. for n in args:
  5. ax = ax + n
  6. return ax
  7. return sum

当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数:

  1. >>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
  2. >>> f
  3. <function sum at 0x10452f668>

调用函数f时,才真正计算求和的结果:

  1. >>> f()
  2. 25

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:

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

f1()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:

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

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()f3()结果应该是149,但实际结果是:

  1. >>> f1()
  2. 9
  3. >>> f2()
  4. 9
  5. >>> f3()
  6. 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:

  1. >>> def count():
  2. ... fs = []
  3. ... for i in range(1, 4):
  4. ... def f(j):
  5. ... def g():
  6. ... return j*j
  7. ... return g
  8. ... fs.append(f(i))
  9. ... return fs
  10. ...
  11. >>> f1, f2, f3 = count()
  12. >>> f1()
  13. 1
  14. >>> f2()
  15. 4
  16. >>> f3()
  17. 9

缺点是代码较长,可利用lambda函数缩短代码。

原文: https://wizardforcel.gitbooks.io/liaoxuefeng/content/py2/29.html