Python中的返回函数与闭包

返回函数，顾名思义，就是高阶函数可以把函数作为return值返回。与闭包的关系是：闭包需要以返回函数的形式实现。

 

一. 返回函数

比如我们有一个求和函数：

>>> def calc_sum(num_list):
    s = 0
    for i in num_list:
        s += i
    return s

>>> calc_sum([1,2,3,4])
10

当我们不需要立刻求和，而是后面根据需要再计算结果时，我们可以返回求和的函数，而不是直接返回计算结果。这就是返回函数。

>>> def lazy_calc_sum(num_list):
    def calc_sum():
        s = 0
        for i in num_list:
            s += i
        return s
    return calc_sum

>>> f_lazy = lazy_calc_sum([1,2,3,4])
>>> f_lazy
<function lazy_calc_sum.<locals>.calc_sum at 0x0000003A8D92E9D8>
>>> f_lazy()
10

很显然，这样能让我们根据需求，节省计算资源。

 

二. 闭包

在上面的例子中，我们在函数lazy_clac_sum中又定义了函数calc_sum，并且，内部函数calc_sum可以引用外部函数lazy_calc_sum的参数和局部变量，当lazy_calc_sum返回函数calc_sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”。

如果让定义更加清晰一些： 如果在一个内部函数里对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，但不在全局作用域里，则这个内部函数就是一个闭包。

实际上，闭包的用处/优点有两条：

• 从函数外可以读取函数内部的变量
• 让这些变量的值始终保持在内存中（也可以理解为保留当前运行环境）

 下面例子是，我们创建了一个下载download函数，然后下载次数一直存储在内存中。

>>> def download_enter(download_times):
    def download():
        nonlocal download_times
        download_times += 1
        print("This is the %s time download" % download_times)
    return download

>>> 
>>> d = download_enter(0)
>>> d()
This is the 1 time download
>>> d()
This is the 2 time download
>>> d()
This is the 3 time download

 

下面的例子是闭包根据外部作用域的局部变量来得到不同的结果，这有点像一种类似配置功能的作用，我们可以修改外部的变量，闭包根据这个变量展现出不同的功能。比如有时我们需要对某些文件的特殊行进行分析，先要提取出这些特殊行。

def make_filter(keep):  
    def the_filter(file_name):  
        file = open(file_name)  
        lines = file.readlines()  
        file.close()  
        filter_doc = [i for i in lines if keep in i]  
        return filter_doc  
    return the_filter  

如果我们需要取得文件"result.txt"中含有"pass"关键字的行，则可以这样使用例子程序

filter = make_filter("pass")  
filter_result = filter("result.txt") 

以上两种使用场景，用面向对象也是可以很简单的实现的，但是在用Python进行函数式编程时，闭包对数据的持久化以及按配置产生不同的功能，是很有帮助的。

 

关于闭包的2个常见错误：

1. 尝试在闭包中改变外部作用域的局部变量

def foo():  
    a = 1  
    def bar():  
        a = a + 1  
        return a  
    return bar  

>>> c = foo()  
>>> print c()  
Traceback (most recent call last):  
  File "<stdin>", line 1, in <module>  
  File "<stdin>", line 4, in bar  
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment  

这段程序的本意是要通过在每次调用闭包函数时都对变量a进行递增的操作。但在实际使用时，a = a + 1的a会被python解释器认为是bar()函数的局部变量，从而引起“referenced before assignment”的错误。

解决方法有两个：

　　方法一：将a设置为一个容器，比如列表List （不推荐）

　　方法二：将a声明为nonlocal变量(仅在Python3支持)，这样声明过后，就不会被认为是bar()函数的局部变量，而是会到上一层函数环境中寻找这个变量。

下面是例子：

>>> def foo():
    a = 1
    b = [1]
    def bar():
        nonlocal a
        a = a + 1
        b[0] = b[0] + 1
        return a,b[0]
    return bar

>>> c = foo()
>>> print(c())
(2, 2)
>>> print(c())
(3, 3)
>>> print(c())
(4, 4)

 

2. 误以为返回的函数就已执行，对执行结果误判

直接举例子说明：

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

在上面的例子中，每次循环，都创建了一个新的函数，然后，把创建的3个函数都返回了。

你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果是：

>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

全部都是9！原因就在于返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。

返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

如果一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变：

def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
    return fs

结果是：

>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9