函数式编程--函数和闭包

• 函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式。（Python容许使用变量，不是纯函数式编程语言）
• 函数式编程的特色：函数能够赋给变量，因此，可做为参数传递，可做为返回值返回。

 

 一个最简单的高阶函数：

1 def add(x, y, f):
2     return f(x) + f(y)

add(-5, 6, abs) , abs做为参数传入 add 函数中 ，又做为参数返回

 

•  做为参数

一个列表运算的例子：lst = range(5)

加法:只需 for 循环遍历 lst ，依次相加，返回 amout

1 amount = 0
2 for num in lst:
3     amount = add(amount, num

1 def sum_(lst):
2     amount = 0
3     for num in lst:
4         amount = add(amount, num)
5     return amount
6  
7 print sum_(lst)

 

1 def sum_(lst):
2     amount = 0
3     for num in lst:
4         amount = add(amount, num)
5     return amount
6  
7 print sum_(lst)

乘法：初始值换成了1以及函数add换成了乘法运算符　　

1  def multiply(lst):
2  　　product = 1
3  　　for num in lst:
4  　　　　product = product * num
5 　　 return product

把这个流程抽象出来，而将加法、乘法或者其余的函数做为参数传入：

1 def reduce_(function, lst, initial):
2     result = initial
3     for num in lst:
4         result = function(result, num)
5     return result

如今，想要算乘积：

1 print reduce_(lambda x, y: x * y, lst, 1)

 

• 返回闭包
  

闭包是一类特殊的函数。若是一个函数定义在另外一个函数的做用域中，而且函数中引用了外部函数的局部变量，那么这个函数就是一个闭包。

可变参数的求和：

1 def calc_sum(*args):
2     ax = 0
3     for n in args:
4         ax = ax + n
5     return ax

返回求和的函数：

1 def lazy_sum(*args):
2     def sum():
3         ax = 0
4         for n in args:
5             ax = ax + n
6         return ax
7     return sum

调用lazy_sum()时，返回的并非求和结果，而是求和函数

1 >>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
2 >>> f
3 <function sum at 0x10452f668>
4 >>> f()
5 25

在函数lazy_sum中又定义了函数sum，而且，内部函数sum能够引用外部函数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，称为闭包

 

须要注意的问题是，返回的函数并无马上执行，而是直到调用了 f() 才执行。咱们来看一个例子：

1 def count():
2     fs = []
3     for i in range(1, 4):
4         def f():
5              return i*i
6         fs.append(f)
7     return fs
8 
9 f1, f2, f3 = count()

1 >>> f1()
2 9
3 >>> f2()
4 9
5 >>> f3()
6 9

 返回闭包时牢记的一点就是：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

 若是必定要引用循环变量怎么办？方法是再建立一个函数

 1 >>> def count():
 2 ...     fs = []
 3 ...     for i in range(1, 4):
 4 ...         def f(j):
 5 ...             def g():
 6 ...                 return j*j
 7 ...             return g
 8 ...         fs.append(f(i))
 9 ...     return fs