python3 第二十一章

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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 sumf = 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 sumf1 = 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 lineline1 = 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 fsf1, 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(): 9f2(): 9f3(): 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 fsf1, f2, f3 = count()print('f1():', f1())print('f2():', f2())print('f3():', f3())

以上代码,输出:

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

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