函式式程式設計(2) 返回函式

2022-09-03 21:30:32 字數 2346 閱讀 5732

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 = 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

呼叫函式f時,才真正計算求和的結果:

>>> f()

25

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()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()f3()結果應該是149,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():

... fs =

... for i in range(1, 4):

... def f(j):

... def g():

... return j*j

... return g

... return fs

...

>>> f1, f2, f3 = count()

>>> f1()

1>>> f2()

4>>> f3()

9

缺點是**較長,可利用lambda函式縮短**。

Python 函式式程式設計 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 defcalc sum args ax 0for 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...

python之函式式程式設計 返回函式

1.返回函式 正常情況下當我們定義乙個函式後,需要return來返回函式。這裡邊我們簡單介紹一下返回的區別,仔細觀察下邊的兩個定義,乙個返回的是函式,乙個是具體的函式值。def myabs return abs 返回函式 defmyabs2 x return abs x 返回函式呼叫的結果,返回值是...

函式式程式設計之返回函式 匿名函式

1 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。每次迴圈,都建立了乙個新函式,呼叫f1,f2,f3結果都為9 原因 返回的函式引用了變數i,三個函式都返回時,所引用的變數i變為了3,所以最終結果為9 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。如果一定要用迴...