翻译：《实用的Python编程》07_03_Returning_functions
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7.3 返回函数
本节介绍使用函数创建其它函数的思想。
简介
考虑以下函数：
def add(x, y):
def do_add():
print('Adding', x, y)
return x + y
return do_add
这是返回其它函数的函数。
>>> a = add(3,4)
>>> a
<function do_add at 0x6a670>
>>> a()
Adding 3 4
7
局部变量
请观察内部函数是如何引用外部函数定义的变量的。
def add(x, y):
def do_add():
# `x` and `y` are defined above `add(x, y)`
print('Adding', x, y)
return x + y
return do_add
进一步观察会发现，在 add() 函数结束后，这些变量仍然保持存活。
>>> a = add(3,4)
>>> a
<function do_add at 0x6a670>
>>> a()
Adding 3 4 # Where are these values coming from?
7
闭包
当内部函数作为结果返回时，该内部函数称为闭包（closure）。
def add(x, y):
# `do_add` is a closure
def do_add():
print('Adding', x, y)
return x + y
return do_add
基本特性：闭包保留该函数以后正常运行所需的所有变量的值。可以将闭包视作一个函数，该函数拥有一个额外的环境来保存它所依赖的变量的值。
使用闭包
虽然闭包是 Python 的基本特性，但是它们的用法通常很微妙。常见应用：
- 在回调函数中使用。
- 延迟计算。
- 装饰器函数（稍后介绍）。
延迟计算
考虑这样的函数：
def after(seconds, func):
import time
time.sleep(seconds)
func()
使用示例：
def greeting():
print('Hello Guido')
after(30, greeting)
after （延迟30 秒后）执行给定的函数......
闭包附带了其它信息。
def add(x, y):
def do_add():
print(f'Adding {x} + {y} -> {x+y}')
return do_add
def after(seconds, func):
import time
time.sleep(seconds)
func()
after(30, add(2, 3))
# `do_add` has the references x -> 2 and y -> 3
代码重复
闭包也可以用作一种避免代码大量重复的技术。
练习
练习 7.7：使用闭包避免重复
闭包的一个更强大的特性是用于生成重复的代码。让我们回顾 练习 5.7 代码，该代码中定义了带有类型检查的属性：
class Stock:
def __init__(self, name, shares, price):
self.name = name
self.shares = shares
self.price = price
...
@property
def shares(self):
return self._shares
@shares.setter
def shares(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise TypeError('Expected int')
self._shares = value
...
与其一遍又一遍地输入代码，不如使用闭包自动创建代码。
请创建 typedproperty.py 文件，并把下述代码放到文件中：
# typedproperty.py
def typedproperty(name, expected_type):
private_name = '_' + name
@property
def prop(self):
return getattr(self, private_name)
@prop.setter
def prop(self, value):
if not isinstance(value, expected_type):
raise TypeError(f'Expected {expected_type}')
setattr(self, private_name, value)
return prop
现在，通过定义下面这样的类来尝试一下：
from typedproperty import typedproperty
class Stock:
name = typedproperty('name', str)
shares = typedproperty('shares', int)
price = typedproperty('price', float)
def __init__(self, name, shares, price):
self.name = name
self.shares = shares
self.price = price
请尝试创建一个实例，并验证类型检查是否有效：
>>> s = Stock('IBM', 50, 91.1)
>>> s.name
'IBM'
>>> s.shares = '100'
... should get a TypeError ...
>>>
练习 7.8：简化函数调用
在上面示例中，用户可能会发现调用诸如 typedproperty('shares', int) 这样的方法稍微有点冗长 ——尤其是多次重复调用的时候。请将以下定义添加到 typedproperty.py 文件中。
String = lambda name: typedproperty(name, str)
Integer = lambda name: typedproperty(name, int)
Float = lambda name: typedproperty(name, float)
现在，请重新编写 Stock 类以使用以下函数：
class Stock:
name = String('name')
shares = Integer('shares')
price = Float('price')
def __init__(self, name, shares, price):
self.name = name
self.shares = shares
self.price = price
啊，好一点了。这里的要点是：闭包和 lambda 常用于简化代码，并消除令人讨厌的代码重复。这通常很不错。
练习 7.9：付诸实践
请重新编写 stock.py 文件中的 Stock 类，以便使用上面展示的类型化特性（typed properties）。
