1. 返回函数
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
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
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
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
小结:
一个函数可以返回一个计算结果,也可以返回一个函数。
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。
2. 匿名函数
当我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便
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。
用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,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:
>>> L= list(filter(lambda n: n%2==1, range(1,20)))
>>> print(L)
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
>>>
3.装饰器
由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数
函数对象有一个__name__
属性,可以拿到函数的名字
现在,假设我们要增强now()
函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()
函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。
本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以,我们要定义一个能打印日志的decorator
观察上面的log
,因为它是一个decorator,所以接受一个函数作为参数,并返回一个函数。我们要借助Python的@语法,把decorator置于函数的定义处
>>> def log(func):
def wapper(*args, **kw):
print('call %s():' %func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wapper
>>> @log
def now():
print('2018-5-30')
>>> now()
call now():
2018-5-30
>>>
在面向对象(OOP)的设计模式中,decorator被称为装饰模式。OOP的装饰模式需要通过继承和组合来实现,而Python除了能支持OOP的decorator外,直接从语法层次支持decorator。Python的decorator可以用函数实现,也可以用类实现。
decorator可以增强函数的功能,定义起来虽然有点复杂,但使用起来非常灵活和方便。
3. 偏函数
Python的functools
模块提供了很多有用的功能,其中一个就是偏函数(Partial function)。
简单总结functools.partial
的作用就是,把一个函数的某些参数给固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单。
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85