python 闭包

返回函数：

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

 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 0x10452f668>

 调用函数f时，才真正计算求和的结果： 

>>> f()
25

 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。 

再看一个例子： 

def make_adder(addend):
    def adder(augend):
        return augend + addend
    return adder

p = make_adder(23)
q = make_adder(44)

print p(100)    #123
print q(100)    #144

 我们发现,make_adder是一个函数,包括一个参数addend,比较特殊的地方是这个函数里面又定义了一个新函数,这个新函数里面的一个变量正好是外部make_adder的参数.也就是说,外部传递过来的addend参数已经和adder函数绑定到一起了,形成了一个新函数,我们可以把addend看做新函数的一个配置信息,配置信息不同,函数的功能就不一样了,也就是能得到定制之后的函数. 

我们发现,虽然p和q都是make_adder生成的,但是因为配置参数不同,后面再执行相同参数的函数后得到了不同的结果.这就是闭包. 

 

装饰器例子:

def makebold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

def makeitalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makebold
@makeitalic
def hello():
    return "hello world"

print hello()  # 结果： <b><i>hello world</i></b>

 这就是装饰器,其实,装饰器就是一种闭包,我们再回想一下装饰器的概念:对函数(参数,返回值等)进行加工处理,生成一个功能增强版的一个函数。再看看闭包的概念,这个增强版的函数不就是我们配置之后的函数吗?区别在于,装饰器的参数是一个函数或类,专门对类或函数进行加工处理。