返回函数

这部分包括：

• 函数作为返回值
• 闭包

一、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

其实这里就可以看出来 sum 与 sum() 的区别：sum 是函数名，是一个地址，指向了一个函数对象，而 sum() 是一个函数调用。返回值返回的是一个函数对象。

sum

<function sum(iterable, start=0, /)>

当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：这一点与普通函数很不同

f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
print(lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9))
print(f)

<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x0000022DDD1792F0>
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x0000022DDD179268>

调用函数 f 时，才真正计算求和的结果：

f()

25

上面的例子告诉我们了一件事情，就是要调用外层函数返回的函数时需要先将外层函数返回值赋值给另外一个函数，然后调用这个函数。

内存分析

上图展示的是上面的例子的内存分析，首先全局变量 lazy_sum 指向了函数对象 lazy_sum （函数定义的过程就是函数名指向函数对象的过程），接着 lazy_sum 作用域中参数 args 指向元组（1,3,5,7,9），下面sum函数被定义， lazy_sum 作用域中变量 sum 指向函数对象 sum() ,同样的，lazy_sum 作用域中返回值变量 Return value 指向了 函数对象 sum() ，最后返回值被赋值给了全局变量 f ，f指向了函数对象 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。

另外注意这个函数的返回值是一个地址（或者说是一个函数对象）

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

这意味着 f1() 和 f2() 的调用结果互不影响。

二、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，所以，闭包用起来简单，实现起来可不容易。

另一个需要注意的问题是，返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了 f() 才执行。我们来看一个例子：

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

在上面的例子中，每次循环，都创建了一个新的函数，然后，把创建的3个函数都返回了。

你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果是：

print(f1())
print(f2())
print(f3())

9
9
9

全部都是9！原因就在于返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。

内存分析

返回闭包时牢记一点：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。

如果一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变：

def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
    return fs

f1, f2, f3 = count()
print(f1(),f2(),f3())

1 4 9

缺点是代码较长，可利用lambda函数缩短代码。内存分析图如下：

内存分析