go 函数进阶

目录

• 回调函数和闭包
• 高阶函数示例
• 回调函数(sort.SliceStable)
• 闭包
• 最佳闭包实例

回调函数和闭包

当函数具备以下两种特性的时候，就可以称之为高阶函数(high order functions)：

1. 函数可以作为另一个函数的参数(典型用法是回调函数)
2. 函数可以返回另一个函数，即让另一个函数作为这个函数的返回值(典型用法是闭包)

一般来说，附带的还具备一个特性：函数可以作为一个值赋值给变量。

f := func(){...}
f()

由于Go中函数不能嵌套命名函数，所以函数返回函数的时候，只能返回匿名函数。

先简单介绍下高阶函数，然后介绍闭包。

高阶函数示例

例如，将函数作为另一个函数的参数：

package main

import "fmt"

func added(msg string, a func(a, b int) int) {
	fmt.Println(msg, ":", a(33, 44))
}

func main() {
	// 函数内部不能嵌套命名函数
	// 所以main()中只能定义匿名函数
	f := func(a, b int) int {
		return a + b
	}
	added("a+b", f)
}

以下示例是函数返回另一个函数：

package main

import "fmt"

func added() func(a, b int) int {
	f := func(a, b int) int {
		return a + b
	}
	return f
}

func main() {
	m := added()
	fmt.Println(m(33, 44))
}

回调函数(sort.SliceStable)

将函数B作为另一个函数A的参数，可以使得函数A的通用性更强，可以随意定义函数B，只要满足规则，函数A都可以去处理，这比较适合于回调函数。

在Go的sort包中有一个很强大的Slice排序工具SliceStable()，它就是将排序函数作为参数的

func SliceStable(slice interface{}, less func(i, j int) bool)

这个函数是什么意思呢？给定一个名为slice的Slice结构，使用名为less的函数去对这个slice排序。这个less函数的结构为less func(i, j int) bool，其中i和j指定排序依据。

Go中已经内置好了排序的算法，我们无需自己去定义排序算法，Go会自动从Slice中每次取两个i和j索引对应的元素，然后去回调排序函数less。所以我们只需要传递升序还是降序、根据什么排序就可以。

package main

import (
	"fmt"
	"sort"
)

func main() {
	s1 := []int{112, 22, 52, 32, 12}
    // 定义排序函数
	less := func(i, j int) bool {
        // 降序排序
		return s1[i] > s1[j]
        // 升序排序：s1[i] < s1[j]
	}
    //
	sort.SliceStable(s1, less)
	fmt.Println(s1)
}

这里的排序函数就是回调函数。每取一次i和j对应的元素，就调用一次less函数。

闭包

简单地说，闭包就是"一个函数+一个作用域环境"组成的特殊函数。这个函数可以访问不是它自己内部的变量，也就是这个变量在其它作用域内，且这个变量是未赋值的，而是等待我们去赋值的。

例如：

package main

import "fmt"

func f(x int) func(int) int{
    g := func(y int) int{
        return x+y
    }
    // 返回闭包
    return g
}

func main() {
    // 将函数的返回结果"闭包"赋值给变量a
    a := f(3)
    // 调用存储在变量中的闭包函数
    res := a(5)
    fmt.Println(res)

    // 可以直接调用闭包
    // 因为闭包没有赋值给变量，所以它称为匿名闭包
    fmt.Println(f(3)(5))
}

上面的f()返回的g之所以称为闭包函数，是因为它是一个函数，且引用了不在它自己范围内的变量x，这个变量x是g所在作用域环境内的变量，因为x是未知、未赋值的自由变量。

如果x在传递给g之前是已经赋值的，那么闭包函数就不应该称为闭包，因为这样的闭包已经失去意义了。

下面这个g也是闭包函数，但这个闭包函数是自定义的，而不是通过函数返回函数得到的。

package main

import "fmt"

func main() {
	// 自由变量x
	var x int
	// 闭包函数g
	g := func(i int) int {
		return x + i
	}
	x = 5
	// 调用闭包函数
	fmt.Println(g(5))
	x = 10
	// 调用闭包函数

之所以这里的g也是闭包函数，是因为g中访问了不属于自己的变量x，而这个变量在闭包函数定义时是未绑定值的，也就是自由变量。

闭包的作用很明显，在第一个闭包例子中，f(3)退出后，它返回的闭包函数g()仍然记住了原本属于f()中的x=3。这样就可以让很多闭包函数共享同一个自由变量x的值。

例如，下面的a(3)、a(5)、a(8)都共享来自f()的x=3。

a := f(3)
a(3)
a(5)
a(8)

再往外层函数看，f(3)可以将自由变量x绑定为x=3，自然也可以绑定为x=5、x=8等等。

所以，什么时候使用闭包？一般来说，可以将过程分成两部分或更多部分都进行工厂化的时候，就适合闭包(实际上，有些地方直接将闭包称呼为工厂函数)。

第一个部分是可以给自由变量批量绑定不同的值，

第二部分是多个闭包函数可以共享第一步绑定后的自由变量。

最佳闭包实例

场景： 使用结构体统计所有应用的进出口流量，同时为了避免多个应用同时对结构体进行数据修改，必须保证原子操作。 代码如下：

package main

import (
	"fmt"
	"sync/atomic"
)

// 使用全局变量实例化结构体
var bps = NewBps()

type Bps struct {
	InByteAddF    func(uint64)  // 辅助字段，用来对入口流量进行操作
	InByteCountF  func() uint64 // 函数计算当前入口流量
	OutByteAddF   func(uint64)
	OutByteCountF func() uint64
}

// 函数，返回两个函数，函数引用了外部变量，属于闭包
// 使用atomic包保证原子操作
func addFunc() (func(n uint64), func() uint64) {
	var count uint64 = 0
	return func(n uint64) {
			atomic.AddUint64(&count, n)
		}, func() uint64 {
			c := count
			return c
		}
}

// 工厂函数
func NewBps() *Bps {
	b := &Bps{}
	b.InByteAddF, b.InByteCountF = addFunc()
	b.OutByteAddF, b.OutByteCountF = addFunc()

	return b
}

// 计算各个应用流量加入到总流量
func (b *Bps) Add(bytes uint64, in bool) {
	if in {
		b.InByteAddF(bytes)
	} else {
		b.OutByteAddF(bytes)
	}

}

// Traffic, update the network in and out traffic data
// @param: access, flag if is entrance traffic
// @param: bytes, the data of current traffic
func Traffic(access bool, bytes uint64) {
	in := !access
	bps.Add(bytes, in)
}

// SampleBitrate,calculate all of network in and out traffic.
// unit is Bit
func SampleBitrate() (int64, int64) {
	return int64(bps.InByteCountF()), int64(bps.OutByteCountF())
}

func main() {
	type sub struct {
		access bool
		data   uint64
	}

	testData := make([]sub, 6)
    // 代表不同的应用，收集进出口流量
	testData = append(testData, sub{true, 10})
	testData = append(testData, sub{false, 10})
	testData = append(testData, sub{false, 100})
	testData = append(testData, sub{false, 1000})
	testData = append(testData, sub{true, 1000})
	testData = append(testData, sub{true, 100})

	for _, s := range testData {
		Traffic(s.access, s.data)
	}

	in, out := SampleBitrate()
	fmt.Printf("in:%d	out:%d
", in, out)
}

以上就是一个典型的例子， 可以利用闭包共享变量的特性，在使用全局实例变量后，实现累加操作。

参考