
Python中用函數(shù)作為返回值和實(shí)現(xiàn)閉包的教程
函數(shù)作為返回值
高階函數(shù)除了可以接受函數(shù)作為參數(shù)外,還可以把函數(shù)作為結(jié)果值返回。
我們來實(shí)現(xiàn)一個(gè)可變參數(shù)的求和。通常情況下,求和的函數(shù)是這樣定義的:
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,而是在后面的代碼中,根據(jù)需要再計(jì)算怎么辦?可以不返回求和的結(jié)果,而是返回求和的函數(shù)!
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
當(dāng)我們調(diào)用lazy_sum()時(shí),返回的并不是求和結(jié)果,而是求和函數(shù):
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
調(diào)用函數(shù)f時(shí),才真正計(jì)算求和的結(jié)果:
>>> f()
25
在這個(gè)例子中,我們在函數(shù)lazy_sum中又定義了函數(shù)sum,并且,內(nèi)部函數(shù)sum可以引用外部函數(shù)lazy_sum的參數(shù)和局部變量,當(dāng)lazy_sum返回函數(shù)sum時(shí),相關(guān)參數(shù)和變量都保存在返回的函數(shù)中,這種稱為“閉包(Closure)”的程序結(jié)構(gòu)擁有極大的威力。
請?jiān)僮⒁庖稽c(diǎn),當(dāng)我們調(diào)用lazy_sum()時(shí),每次調(diào)用都會(huì)返回一個(gè)新的函數(shù),即使傳入相同的參數(shù):
>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
False
f1()和f2()的調(diào)用結(jié)果互不影響。
閉包
注意到返回的函數(shù)在其定義內(nèi)部引用了局部變量args,所以,當(dāng)一個(gè)函數(shù)返回了一個(gè)函數(shù)后,其內(nèi)部的局部變量還被新函數(shù)引用,所以,閉包用起來簡單,實(shí)現(xiàn)起來可不容易。
另一個(gè)需要注意的問題是,返回的函數(shù)并沒有立刻執(zhí)行,而是直到調(diào)用了f()才執(zhí)行。我們來看一個(gè)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()
在上面的例子中,每次循環(huán),都創(chuàng)建了一個(gè)新的函數(shù),然后,把創(chuàng)建的3個(gè)函數(shù)都返回了。
你可能認(rèn)為調(diào)用f1(),f2()和f3()結(jié)果應(yīng)該是1,4,9,但實(shí)際結(jié)果是:
>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9
全部都是9!原因就在于返回的函數(shù)引用了變量i,但它并非立刻執(zhí)行。等到3個(gè)函數(shù)都返回時(shí),它們所引用的變量i已經(jīng)變成了3,因此最終結(jié)果為9。
返回閉包時(shí)牢記的一點(diǎn)就是:返回函數(shù)不要引用任何循環(huán)變量,或者后續(xù)會(huì)發(fā)生變化的變量。
如果一定要引用循環(huán)變量怎么辦?方法是再創(chuàng)建一個(gè)函數(shù),用該函數(shù)的參數(shù)綁定循環(huán)變量當(dāng)前的值,無論該循環(huán)變量后續(xù)如何更改,已綁定到函數(shù)參數(shù)的值不變:
>>> 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()
9
缺點(diǎn)是代碼較長,可利用lambda函數(shù)縮短代碼。
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