python3 第二十一章 - 函数式编程之return函数和闭包

我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下，求和的函数是这样定义的：

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，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数：

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax

    return sum


f = lazy_sum(1, 2, 3, 4)

print(f)
print(f())

以上代码，输出：

<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x1014476a8>
10

当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数，调用函数f时，才真正计算求和的结果。

在这个例子中，我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数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）”的程序结构拥有极大的威力。

请再注意一点，当我们调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数：

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax

    return sum


f1 = lazy_sum(1, 2, 3, 4)
f2 = lazy_sum(1, 2, 3, 4)

print('f1==f2 :', f1 == f2)

以上代码，输出：

f1==f2 : False

f1()和f2()的调用结果互不影响。

 

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。下面看一个闭包的实际例子：

def line_conf(a, b):
    def line(x):
        return a * x + b

    return line


line1 = line_conf(1, 2)
line2 = line_conf(3, 7)

print(line1(5), line2(5))

这个例子中，函数line与环境变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个环境变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 2和y = 3x + 7)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用。

如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。利用闭包，我们实际上创建了泛函。line函数定义一种广泛意义的函数。这个函数的一些方面已经确定(必须是直线)，但另一些方面(比如a和b参数待定)。随后，我们根据line_conf传递来的参数，通过闭包的形式，将最终函数确定下来。

 

闭包与并行运算

闭包有效的减少了函数所需定义的参数数目。这对于并行运算来说有重要的意义。在并行运算的环境下，我们可以让每台电脑负责一个函数，然后将一台电脑的输出和下一台电脑的输入串联起来。最终，我们像流 水线一样工作，从串联的电脑集群一端输入数据，从另一端输出数据。这样的情境最适合只有一个参数输入的函数。闭包就可以实现这一目的。这也是函数式编程又热起来的一个重要原因。函数式编程早在1950年代就已经存在，但应用并不广泛。然而，我们上面描述的流水线式的工作并行集群过程，正适合函数式编程。由于函数式编程这一天然优势，越来越多的语言也开始加入对函数式编程范式的支持。

 

需要注意的问题是，返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行。我们来看一个例子：

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():', f1())
print('f2():', f2())
print('f3():', f3())

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

f1, f2, f3 = count()

print('f1():', f1())
print('f2():', f2())
print('f3():', f3())

以上代码，输出：

f1(): 1
f2(): 4
f3(): 9