时间：2022-09-24 10:20:10 | 栏目：Python代码 | 点击：次
此文章继续上篇高阶函数，地址：python函数式编程以及高阶函数
高阶函数的特性，除了可以接受函数作为参数之外，高阶函数还可以返回函数下面来看几个案例：
1、定义一个求和的函数，可以这样写
# -*- coding: utf-8 -*-
def test_1(*args):
i = 0
for n in args:
i = i + n
return i
print(test_1(10,20,30))
#输出
60
但是如果不需要立即求和，而是需要在后面的代码中再进行计算改怎么办，当出现这种情况时，就可以不返回求和的结果，而是返回求和的参数，修改后可以这样写：
# -*- coding: utf-8 -*-
def test_1(*args):
def test_sum():
i = 0
for n in args:
i = i + n
return i
return test_sum
f = test_1(10,20,30)
print(f)
print(f())
#输出
<function test_1.<locals>.test_sum at 0x0000020483CAE7A0>
60
可以看出，当把函数的结果赋值给f时，直接输出f，返回的是函数，只有在调用 f( ) 时，才会返回结果
看过上面的案例，还可以发现一件事，就是函数内部定义函数是可以直接调用最外层函数的参数的，而在函数内部定义的函数，这种函数又叫内部函数，最外层的函数叫外部函数
内部函数可以引用外部函数的参数和局部变量，当外部函数返回内部函数时，相关的参数和变量都保存在返回的内部函数中，这种程序结构又称为“闭包（Closure）”上面的内部函数test_sum就引用了局部函数args
需要注意的是每次调用外部函数test_1()时，每次调用都会生成一个新的函数，即便传入相同的参数：
# -*- coding: utf-8 -*-
def test_1(*args):
def test_sum():
i = 0
for n in args:
i = i + n
return i
return test_sum
f1 = test_1(10,20,30)
f2 = test_1(10,20,30)
print(f1)
print(f1())
print(f2)
print(f2())
if f1 == f2 :
print("yes")
else:
print("error")
#输出
<function test_1.<locals>.test_sum at 0x000001F27E2AE7A0>
60
<function test_1.<locals>.test_sum at 0x000001F27E2AE8C0>
60
error
可以看到，就算参数相同、返回的值相同，但是每次调用函数返回的函数是不一样的
还需要注意的是，如果只是把返回的函数赋值给变量，那么这个函数是不会执行的，直到调用函数才会执行：
# -*- coding: utf-8 -*-
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())
#输出：
9
9
9
可以发现，连续把count函数赋值了三次变量后，引用变量时，返回的值全部都是9，这是因为返回函数 f( ) 中调用了局部变量i，而i是for循环引用的函数，在赋值 count( ) 函数到变量时，因为并没有直接调用函数，所以内部函数 f( ) 其实是没有执行的，只是进行了循环，而赋值三次后，变量i已经循环到了3，这时候调用了函数，内部函数 f( ) 在这个时候执行了，所以三次的结果都是9
注意：在使用闭包特性时要记住，返回函数（内部函数）不要引用任何循环变量或后续会发送变化的变量，如果一定要使用循环变量怎么办，可以再创建一个函数例如：
# -*- coding: utf-8 -*-
def count():
def f(j):
def g():
return j * j
return g
fs = []
for i in range(1,4):
fs.append(f(i))
return fs
f1,f2,f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())
#输出：
1
4
9
这样写，在函数中就调用了函数
使用闭包，即内部函数调用了外部函数的局部变量，如果只是读取外层函数变量的值，可以看到返回的闭包函数调用一切正常：
# -*- coding: utf-8 -*-
def inc():
x = 0
def fn():
# 可以看到这里只是读取了x的值:
return x + 1
return fn
f = inc()
print(f())
print(f())
#输出
1
1
但是如果要在内部函数去修改外部函数变量的值时，会发生报错
# -*- coding: utf-8 -*-
def inc():
x = 0
def fn():
# 这里在内部函数修改了外部函数变量的值
return x = x + 1
return fn
f = inc()
print(f())
print(f())
#输出，这里直接就报错了
File "c:\Users\RZY\Desktop\work\py\test.py", line 5
return x = x + 1
^
SyntaxError: invalid syntax
上面的原因是因为x作为局部变量是没有初始化的，所以直接修改x变量是不行的，但是可以使用nonlocal声明把x变量初始化，从而可以正常调用函数
# -*- coding: utf-8 -*-
def inc():
x = 0
def fn():
# 先声明x变量不是fn函数的局部变量
nonlocal x
x = x + 1
return x
return fn
f = inc()
print(f())
print(f())
#输出
1
2
注意：使用闭包时，对外层变量赋值前，需要先使用nonlocal声明该变量不是当前函数的局部变量，从而时函数正常调用
引用一个示例：
- 利用闭包返回一个计数器函数，每次调用它返回递增整数
# -*- coding: utf-8 -*-
def createCounter():
x = 0
def counter():
nonlocal x
x = x + 1
return x
return counter
# 测试:
counterA = createCounter()
print(counterA(), counterA(), counterA(), counterA(), counterA()) # 1 2 3 4 5
counterB = createCounter()
if [counterB(), counterB(), counterB(), counterB()] == [1, 2, 3, 4]:
print('测试通过!')
else:
print('测试失败!')
#输出
1 2 3 4 5
测试通过!
#解析
其实和上面类似，利用nonlocal声明之后可以使内部函数修改外部函数的变量，然后返回一个函数，从而实现每次调用递增
map()为例，在计算f(x)=x*x时，除了可以定义一个函数f之外，还可以直接传入匿名函数：#使用匿名函数： >>> list(map(lambda x:x * x,[1,2,3,4,5,6])) [1, 4, 9, 16, 25, 36] #定义函数： >>> def f(x): ... return x * x ... >>> list(map(f,[1,2,3,4,5,6])) [1, 4, 9, 16, 25, 36] #虽然两种方法都可以达到效果，但是可以看出匿名函数比较简洁
从上面的例子可以看出，lambda关键字就表示匿名函数，而：前面的x就表示函数的参数匿名函数有一个限制，就是只能有一个表达式，不需要写return返回，返回的值为表达式的结果。因为匿名函数不需要定义函数名称，所以也不用担心函数名会冲突，并且匿名函数也是一个函数对象，也就是说匿名函数也可以赋值给一个变量，通过变量来调用函数，其实这个特性在之前的案例中也使用到了：
>>> f = lambda x : x*x >>> f <function <lambda> at 0x0000020CE841E7A0> >>> f(22) 484 #匿名函数也可以作为函数的返回值 >>> def f(x,y): ... return lambda: x * y ... >>> a = f(5,6) >>> a() 30
引用一个案例
- 利用匿名函数改造下面代码，使之更为简洁
# -*- coding: utf-8 -*-
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
L = list(filter(is_odd, range(1, 20)))
print(L)
#输出：
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
- 改造成匿名函数后：
# -*- coding: utf-8 -*-
L = list(filter(lambda x:x % 2 ==1, range(1, 20)))
print(L)
#输出：
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
提示：Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。