一、返回函数
- 高阶函数的特性，除了可以
接受函数作为参数之外，高阶函数还可以返回函数 - 下面来看几个案例：
1、定义一个求和的函数，可以这样写 # -*- coding: utf-8 -*- def test_1(*args): i = 0 for n in args: i = i + n return i print(test_1(10,20,30)) #输出 60 但是如果不需要立即求和，而是需要在后面的代码中再进行计算改怎么办，当出现这种情况时，就可以不返回求和的结果，而是返回求和的参数，修改后可以这样写： # -*- coding: utf-8 -*- def test_1(*args): def test_sum(): i = 0 for n in args: i = i + n return i return test_sum f = test_1(10,20,30) print(f) print(f()) #输出 <function test_1.<locals>.test_sum at 0x0000020483CAE7A0> 60 可以看出，当把函数的结果赋值给f时，直接输出f，返回的是函数，只有在调用 f( ) 时，才会返回结果
- 看过上面的案例，还可以发现一件事，就是函数内部定义函数是可以直接调用最外层函数的参数的，而在函数内部定义的函数，这种函数又叫
内部函数，最外层的函数叫外部函数
1、闭包
内部函数可以引用外部函数的参数和局部变量，当外部函数返回内部函数时，相关的参数和变量都保存在返回的内部函数中，这种程序结构又称为“闭包（Closure）”
上面的内部函数test_sum就引用了局部函数args
需要注意的是每次调用外部函数test_1()时，每次调用都会生成一个新的函数，即便传入
相同的参数：
# -*- coding: utf-8 -*- def test_1(*args): def test_sum(): i = 0 for n in args: i = i + n return i return test_sum f1 = test_1(10,20,30) f2 = test_1(10,20,30) print(f1) print(f1()) print(f2) print(f2()) if f1 == f2 : print("yes") else: print("error") #输出 <function test_1.<locals>.test_sum at 0x000001F27E2AE7A0> 60 <function test_1.<locals>.test_sum at 0x000001F27E2AE8C0> 60 error 可以看到，就算参数相同、返回的值相同，但是每次调用函数返回的函数是不一样的
- 还需要注意的是，如果只是把返回的函数赋值给变量，那么这个函数是不会执行的，直到调用函数才会执行：
# -*- coding: utf-8 -*- def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): return i*i fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count() print(f1()) print(f2()) print(f3()) #输出： 9 9 9 可以发现，连续把count函数赋值了三次变量后，引用变量时，返回的值全部都是9，这是因为返回函数 f( ) 中调用了局部变量i，而i是for循环引用的函数，在赋值 count( ) 函数到变量时，因为并没有直接调用函数，所以内部函数 f( ) 其实是没有执行的，只是进行了循环，而赋值三次后，变量i已经循环到了3，这时候调用了函数，内部函数 f( ) 在这个时候执行了，所以三次的结果都是9
注意：在使用闭包特性时要记住，返回函数（内部函数）不要引用任何循环变量或后续会发送变化的变量，如果一定要使用循环变量怎么办，可以再创建一个函数例如：
# -*- coding: utf-8 -*- def count(): def f(j): def g(): return j * j return g fs = [] for i in range(1,4): fs.append(f(i)) return fs f1,f2,f3 = count() print(f1()) print(f2()) print(f3()) #输出： 1 4 9 这样写，在函数中就调用了函数
2、nonlocal
- 使用闭包，即内部函数调用了外部函数的局部变量，如果只是
读取外层函数变量的值，可以看到返回的闭包函数调用一切正常：
# -*- coding: utf-8 -*- def inc(): x = 0 def fn(): # 可以看到这里只是读取了x的值: return x + 1 return fn f = inc() print(f()) print(f()) #输出 1 1
- 但是如果要在内部函数去
修改外部函数变量的值时，会发生报错
# -*- coding: utf-8 -*- def inc(): x = 0 def fn(): # 这里在内部函数修改了外部函数变量的值 return x = x + 1 return fn f = inc() print(f()) print(f()) #输出，这里直接就报错了 File "c:\Users\RZY\Desktop\work\py\test.py", line 5 return x = x + 1 ^ SyntaxError: invalid syntax
- 上面的原因是因为
x作为局部变量是没有初始化的，所以直接修改x变量是不行的，但是可以使用nonlocal声明把x变量初始化，从而可以正常调用函数
# -*- coding: utf-8 -*- def inc(): x = 0 def fn(): # 先声明x变量不是fn函数的局部变量 nonlocal x x = x + 1 return x return fn f = inc() print(f()) print(f()) #输出 1 2
注意：使用闭包时，对外层变量赋值前，需要先使用nonlocal声明该变量不是当前函数的局部变量，从而时函数正常调用
- 引用一个示例：
- 利用闭包返回一个计数器函数，每次调用它返回递增整数 # -*- coding: utf-8 -*- def createCounter(): x = 0 def counter(): nonlocal x x = x + 1 return x return counter # 测试: counterA = createCounter() print(counterA(), counterA(), counterA(), counterA(), counterA()) # 1 2 3 4 5 counterB = createCounter() if [counterB(), counterB(), counterB(), counterB()] == [1, 2, 3, 4]: print('测试通过!') else: print('测试失败!') #输出 1 2 3 4 5 测试通过! #解析 其实和上面类似，利用nonlocal声明之后可以使内部函数修改外部函数的变量，然后返回一个函数，从而实现每次调用递增
二、匿名函数——lambda
- 有些时候在传入函数时，并不需要显式的定义函数，直接传入匿名函数更方便
- 而python中，对匿名函数提供了支持，以
map()为例，在计算f(x)=x*x时，除了可以定义一个函数f之外，还可以直接传入匿名函数：
#使用匿名函数： >>> list(map(lambda x:x * x,[1,2,3,4,5,6])) [1, 4, 9, 16, 25, 36] #定义函数： >>> def f(x): ... return x * x ... >>> list(map(f,[1,2,3,4,5,6])) [1, 4, 9, 16, 25, 36] #虽然两种方法都可以达到效果，但是可以看出匿名函数比较简洁
从上面的例子可以看出，lambda关键字就表示匿名函数，而：前面的x就表示函数的参数
匿名函数有一个限制，就是只能有一个表达式，不需要写return返回，返回的值为表达式的结果。因为匿名函数不需要定义函数名称，所以也不用担心函数名会冲突，并且匿名函数也是一个函数对象，也就是说匿名函数也可以赋值给一个变量，通过变量来调用函数，其实这个特性在之前的案例中也使用到了：
>>> f = lambda x : x*x >>> f <function <lambda> at 0x0000020CE841E7A0> >>> f(22) 484 #匿名函数也可以作为函数的返回值 >>> def f(x,y): ... return lambda: x * y ... >>> a = f(5,6) >>> a() 30
- 引用一个案例
- 利用匿名函数改造下面代码，使之更为简洁 # -*- coding: utf-8 -*- def is_odd(n): return n % 2 == 1 L = list(filter(is_odd, range(1, 20))) print(L) #输出： [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] - 改造成匿名函数后： # -*- coding: utf-8 -*- L = list(filter(lambda x:x % 2 ==1, range(1, 20))) print(L) #输出： [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
