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()
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()
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()
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?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:
原**:
python返回函式 python中返回函式
python的函式不但可以返回int str list dict等資料型別,還可以返回函式!例如,定義乙個函式 f 我們讓它返回乙個函式 g,可以這樣寫 deff print call f 定義函式g defg print call g 返回函式g return g 仔細觀察上面的函式定義,我們在函...
python返回 python 返回函式
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