• 闭包的理解


    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
    当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数:
    
    >>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
    >>> f
    <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
    调用函数f时,才真正计算求和的结果:
    
    >>> f()
    25
    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:
    
    >>> 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。

    摘抄自:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431835236741e42daf5af6514f1a8917b8aaadff31bf000

    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
    

    当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数:

    >>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
    >>> f
    <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
    

    调用函数f时,才真正计算求和的结果:

    >>> f()
    25
    

    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:

    >>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
    >>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
    >>> f1==f2
    False
    

    f1()f2()的调用结果互不影响。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaobudong/p/7256165.html
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