返回函数
所谓返回函数,顾名思义,就是把函数作为返回值。高阶函数除了可以将函数作为参数之外,还可以将函数作为结果进行返回。下面来实现一个可变参数的连乘,求积函数可定义为:
def calc_fac(*args):
fx = 0
for n in args:
fx = fx * n
return fx
很多时候当求积函数定义好后我们并不需要立即求积,而是会根据后面的计算再行调用。这时,我们就可以先不返回函数的结果,而是将函数本身返回,如下可见:
def lazy_fac(*args):
def fac():
fx = 0
for n in args:
fx = fx * n
return fx
return fac
重新定义求积函数后,当我们调用lazy_fac()时,返回的就不是求积的结果啦,而是求积函数:
>>> a=lazy_fac(1,2,3,4)
>>> a
<function lazy_fac.<locals>.fac at 0x002a5dr42>
而当调用函数 a 时,求积过程才被执行:
>>> a()
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此例中,我们在函数lazy_fac中又定义了函数fac,fac可称做内部函数,而lazy_fac为外部函数。内部函数fac可以引用外部函数的的参数和局部变量。参数和变量都保存在我们最后返回的内部函数fac中。这种程序结构在Python上我们称之为闭包。
在闭包结构中,函数作为结果返回时,函数过程并没有被立刻执行,而是等我们调用 a( )后才执行。
总之,在函数式编程里,函数除了可以返回一个计算结果之外,也可以返回一个未执行的函数。当返回函数时,始终牢记该函数并未被执行,返回函数中尽量不要引入循环变量等可能引起变化的变量。
匿名函数
当我们在传入函数时或者代码结构过于复杂时,我们可以通过匿名函数来代替显式的函数定义。此时,匿名函数会大大简化代码结构,可以使之更为精炼。
以之前介绍的 map 函数为例来计算 x3 看看匿名函数的功能:
>>> list(map(lambda x: x * x * x, [1, 2, 3]))
[1, 8, 27]
对比可以看出,匿名函数lambda x : x*x*x 就相当于:
def f(x):
return x * x * x
lambda作为匿名函数的关键字,冒号前面的 x 表示匿名函数的参数。匿名函数只能有一个表达式,无需像定义函数那样写 return。因为匿名函数没有函数名,在使用过程中就不需要担心函数名的冲突。匿名函数作为一个函数对象,也符合向变量进行赋值的规则:
>>> fx = lambda x: x * x * x
>>> fx
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(4)
64
同样,匿名函数作为一个函数也可以被被当成返回函数:
def f(x):
return lambda: x * x * x
到此这篇关于浅谈Python函数式编程的返回函数与匿名函数的文章就介绍到这了,更多相关Python函数式返回匿名函数内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!