Python自學筆記之函數式編程5——返回函數

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函數作為傳回值

高階函數除了可以接受函數作為參數外，還可以把函數作為結果值返回。

要實現一個可變參數的求和，通常函數是這樣定義的：

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，而是在後面的代碼中根據需要再計算怎麼辦？可以不返回求和的結果，而是返回求和的函數：

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

當我們調用lazy_sum()時，返回的並不是求和的結果，而是求和函數：

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

調用函數f時，才真正計算求和的結果：

>>>f()25

上例中，我們在函數lazy_sum中又定義了函數sum，並且，內建函式sum可以引用外部函數lazy_sum的參數和局部變數，當lazy_sum返回函數sum時，相關參數和變數都儲存在返回的函數中，這種稱為“閉包（Closure）”的程式結構擁有極大的威力。

請再注意一點，當我們調用lazy_sum時，每次調用都會返回一個新的函數，即使傳入相同的參數：

>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)>>> f1 == f2False

f1()和f2()的調用結果互不影響。

閉包

由上例我們注意到返回的函數在其定義內部引用了局部變數args，所以，當一個函數返回了一個函數後，其內部的局部變數還被新函數引用，所以閉包用起來簡單，實現起來並不容易。

另一個需要注意的問題是，返回的函數並沒有立刻執行，而是直到調用了f()才執行。例如：

def count():    fs = []    for i in range(1, 4):        def f():            return i*i        fs.append(f)    return fsf1, f2, f3 = count()

此例中，每次迴圈都建立了一個新的函數，然後，把建立的三個函數都返回了。

你可能認為調用f1()，f2()，f3()結果應該是1，4，9，但實際結果是：

>>> f1()9>>>f2()9>>>f3()9

全部都是9！原因就在於返回的函數引用了變數i，但它並非立刻執行。等到三個函數都返回時，它們所引用的變數i已經變成了3，因此最終結果為9。

返回閉包時牢記的一點就是：返回函數不要引用任何迴圈變數，或者後續會發生變化的變數。

如果一定要以用迴圈變數怎麼辦？方法是再建立一個函數，用該函數的參數綁定迴圈變數當前的值，無論該迴圈變數後續如何更改，以綁定到函數參數的值不變：

def count():    def f(j):        def g():            return j*j        return g    fs = []    for i in range(1, 4):        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被執行，因此i的當前值被傳入f()    return fs

再看看結果：

>>> f1, f2, f3 = count()>>> f1()1>>> f2()4>>> f3()9

缺點是代碼較長，可利用lambda函數縮短代碼。

嘗試lambda：

def count():    def f(j):        return lambda : j*j # 怎麼感覺毫無意義呢    fs = []    for i in range(1, 4):        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被執行，因此i的當前值被傳入f()    return fs

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