Python 返回函数、匿名函数、装饰器、偏函数

返回函数

函数作为返回值
def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum
调用时,返回的是求和函数,不是求和结果
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>

>>> f()
25

每次都会返回一个新的函数
>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f1==f2
False

f1()和f2()的调用结果互不影响



闭包

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

f1, f2, f3 = count()

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


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

返回一个函数时,牢记该函数并未执行,返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。

匿名函数

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

匿名函数lambda x: x * x实际上就是:
def f(x):
    return x * x

关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。
好处:
不必担心函数名冲突
此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数:
>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25

可以把匿名函数作为返回值返回,比如:

def build(x, y):
    return lambda: x * x + y * y

装饰器

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

@log
def now():
    print('2015-3-25')

>>> now()
call now():
2015-3-25

带参数的decorator
import functools

def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@log('execute')
def now():
    print('2015-3-25')

>>> now()
execute now():
2015-3-25

偏函数

当函数的参数个数太多,需要简化时,使用functools.partial可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单。

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

注意到上面的新的int2函数,仅仅是把base参数重新设定默认值为2,但也可以在函数调用时传入其他值:
>>> int2('1000000', base=10)
1000000

创建偏函数时,实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数,当传入:

int2 = functools.partial(int, base=2)
实际上固定了int()函数的关键字参数base,也就是:
int2('10010') 相当于
kw = { 'base': 2 }
int('10010', **kw)


当传入
max2 = functools.partial(max, 10)
实际上会把10作为*args的一部分自动加到左边,也就是:

max2(5, 6, 7)
相当于:

args = (10, 5, 6, 7)
max(*args)
结果为10
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