返回函数与闭包

函数作为返回值

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。
我们来实现一个可以变参数的求和。通常情况下，求和的函数是这样定义的

def 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

当我们调用lazy_sum时，返回的并不是求和的记过，而是求和函数

>>> f=lazy_sum(1,2,3,4)
>>> f
<function lazy_sum at 0x0000000001DCC1E0>

调用f时，才真正计算求和的结果：

>>> f()
>>> 10

在这个例子中，我们在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

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

闭包

注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用，所以，闭包用起来简单，实现起来可不容易。

另一个需要注意的问题是，返回的函数并没有被立刻执行，而是直到调用了f()才执行

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

f1,f2,f3=count()

这里，三次循环每次都向fs中添加了一个新函数f，f的功能是计算i*i，最终返回的fs是一个包含了三个函数的list。我们接受并输出

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

可以看到，输出都是9。这是因为返回闭包函数并不是立刻执行的，当执行时，循环变量i已经变成了3

注意：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？方法时再创建一个函数，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便：

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

再看看结果

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