回顧一下我們這兩天學的高階函式
map()函式可以將傳入的函式作用到序列的每個元素並作為新的iterator返回
reduce()函式把乙個函式作用在乙個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函式必須接收兩個引數，reduce把結果繼續和序列的下乙個元素做累積計算
filter()的作用是從乙個序列中篩出符合條件的元素。
sorted()也是乙個高階函式。我們可以用它對list進行排序
現在我們來學返回函式
高階函式除了可以接受函式作為引數外，還可以把函式作為結果值返回。
我們來實現乙個可變引數的求和。通常情況下，求和的函式是這樣定義的：
def
calc_sum
(*args)
: ax =
0for n in args:
ax = ax + n
return ax
def
lazy_sum
(*args)
:def
sum():
ax =
0for n in args:
ax = ax + n
return ax
return
sum
lazy_sum()時，返回的並不是求和結果，而是求和函式：
>>
> f = lazy_sum(1,
3,5,
7,9)
>>
> f
<
locals
>
.sum at 0x101c6ed90
>
f時，才真正計算求和的結果：
>>
> f(
)25
lazy_sum中又定義了函式sum，並且，內部函式sum可以引用外部函式lazy_sum的引數和區域性變數，當lazy_sum返回函式sum時，相關引數和變數都儲存在返回的函式中，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，當我們呼叫lazy_sum()時，每次呼叫都會返回乙個新的函式，即使傳入相同的引數：
>>
> f1 = lazy_sum(1,
3,5,
7,9)
>>
> f2 = lazy_sum(1,
3,5,
7,9)
>>
> f1==f2
false
f1()和f2()的呼叫結果互不影響。
注意到返回的函式在其定義內部引用了區域性變數args，所以，當乙個函式返回了乙個函式後，其內部的區域性變數還被新函式引用，所以，閉包用起來簡單，實現起來可不容易。
另乙個需要注意的問題是，返回的函式並不會立刻執行，而是直到呼叫了f()才執行。我們來看乙個例子：
def
count()
: fs =
for i in
range(1
,4):
deff()
:return i*i
return fs
f1, f2, f3 = count(
)
你可能會認為呼叫f1()，f2()和f3()結果應該是1，4，9，但實際結果是：
>>
> f1()9
>>
> f2()9
>>
> f3(
)9
i，但它並非立刻執行。等到3個函式都返回時，它們所引用的變數i已經變成了3，所以最終結果為9。
是不是很不可思議！
⚠返回閉包時牢記一點：返回函式不要引用任何迴圈變數，或者後續會發生變化的變數。
如果一定要引用迴圈變數怎麼辦？我們再建立乙個函式，用該函式的引數繫結迴圈變數當前的值，無論該迴圈變數後續如何更改，已繫結到函式引數的值不變：
def
count()
:def
f(j)
:defg(
):return j*j
return g
kk =
for i in
range(1
,4):
)# f(i)立刻被執行，因此i的當前值被傳入f()
return kk
>>
> f1, f2, f3 = count(
)>>
> f1()1
>>
> f2()4
>>
> f3(
)9
lambda函式縮短**。
最近期中考試，更新比較慢，大家諒解！！！
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