函式作為返回值
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 = 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**中，根據需要再計算怎麼辦？可以不返回求和的結果，而是返回求和的函式：
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
當我們呼叫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
.sum at 0x101c6ed90>
呼叫函式f時，才真正計算求和的結果：
>>> f()
在這個例子中，我們在函式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。
閉包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，返回的函式並沒有立刻執行，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):
def f():
return i*i
return fs
f1, f2, f3 = count()
在上面的例子中，每次迴圈，都建立了乙個新的函式，然後，把建立的3個函式都返回了。
你可能認為呼叫f1()，f2()和f3()結果應該是1，4，9，但實際結果是：
>>> f1()
>>> f2()
>>> f3()
全部都是9！原因就在於返回的函式引用了變數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，因此最終結果為9。
返回閉包時牢記的一點就是：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？方法是再建立乙個函式，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):
def g():
return j*j
return g
fs =
for i in range(1, 4):
return fs
再看看結果：
>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
>>> f2()
>>> f3()
缺點是**較長，可利用lambda函式縮短**。
小結乙個函式可以返回乙個計算結果，也可以返回乙個函式。
返回乙個函式時，牢記該函式並未執行，返回函式中不要引用任何可能會變化的變數。
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