Python day 6(4) Python 函数式编程2

一：返回函数

1 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。

2 

def lazy_sum(*args):

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

 

 

 

 a  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)
      再调用f()返回求和结果。
b   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。这种结构称之为'闭包’。

 c  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
      False

 

3   返回闭包时牢记一点：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eg:

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)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
    return fs

 

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

 

4   一个函数可以返回一个计算结果，也可以返回一个函数。返回一个函数时，牢记该函数并未执行，返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。
5 利用闭包返回一个计数器函数，每次调用它返回递增整数：
法一：创造一个生成器

def createCounter():
    def f():
        n=0
        while True:
            n=n+1
            yield n     #先创造一个生成器
    sun=f()
    def counter():
        return next(sun)   #用一个函数来调用生成器
    return counter

法二：使用列表（因为列表list是全局变量）

 

def createCounter():
    fs = [0]          #创建一个只有一个元素的列表
    def counter():
        fs[0] = fs[0] + 1
        return fs[0]
    return counter

法三：使用nonlocal关键字，将局部变量变成全局变量

def createCounter():
    n=0
    def f():
        nonlocal n
        n=n+1
        return n
    return f

 

 

二：匿名函数（当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。）
    lambda 参数（是可变参数）：表达式。无须返回函数
a   匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
b   匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：

>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
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c    匿名函数作为返回值返回。

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