最近接触python,看到了python中返回函数的概念,以前只接触过函数返回值,比如python就可以返回int,str,list,dict等等类型数据,这里要说的是python还支持返回函数。
首先看看python支持返回函数的基本语法
def f(): print 'call f()...' # 定义函数g: def g(): print 'call g()...' # 返回函数g: return g
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 lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
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。
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
f1()和f2()的调用结果互不影响。
以上是关于Python返回函数与返回值的秘密的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

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