最近接觸python,看到了python中回傳函數的概念,以前只接觸過函數回傳值,例如python就可以回傳int,str,list,dict等等類型數據,這裡要說的是python還支援返回函數。
首先看看python支援傳回函數的基本語法
def f(): print 'call f()...' # 定义函数g: def g(): print 'call g()...' # 返回函数g: return g
我們來實作一個可變參數的求和。通常情況下,求和的函數是這樣定義的:
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,而是在後面的程式碼中,根據需要再計算怎麼辦?可以不傳回求和的結果,而是傳回求和的函數:
def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax return sum
當我們呼叫lazy_sum()時,傳回的不是求和結果,而是求和函數:
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
呼叫函數f時,才真正計算求和的結果:
>>> f() 25
在這個例子中,我們在函數lazy_sum中又定義了函數sum,並且,內部函數sum可以引用外部函數lazy_sum的參數和局部變量,當lazy_sum返回函數sum時,相關參數和變數都保存在傳回的函數中,這種稱為「閉包(Closure)」的程式結構擁有極大的威力。
請再注意一點,當我們呼叫lazy_sum()時,每次呼叫都會回傳一個新的函數,即使傳入相同的參數:
>>> f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f1==f2 False
f1()和f2()的呼叫結果互不影響。
以上是關於Python傳回函數與傳回值的秘密的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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