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。

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，如果不需要立即求和，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
...

当我们调用 lazy_sum() 时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f
<function sum at 0x000000000215A0B8>
>>>

调用函数 f 时，才真正计算求和的结果：

>>> f()
25
>>>

在这个例子中，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。

再注意一点，当调用 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
>>>

f1() 和 f2() 的调用结果互不影响。

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。看下面这里例子：

>>> def count():
...     fs = []
...     for i in range(1, 4):
...         def f():
...             return i * i
...         fs.append(f)
...     return fs
...
>>> f1, f2, f3 = count()
>>>

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

>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
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。

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。

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任何更改，已绑定到函数参数的值不变：

>>> def count():
...     fs = []
...     for i in range(1, 4):
...         def f(j):
...             def g():
...                 return j * j
...             return g
...         fs.append(f(i))
...     return fs
...
>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9
>>>

缺点是代码较长，可利用 lambda 函数缩短代码。

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