前言

最近在學習深度學習，已經跑出了幾個模型，但Pyhton的基礎不夠扎實，因此，開始補習Python了，大家都推薦廖雪峰的課程，因此，開始了學習，但光學有沒有用，還要和大家討論一下，因此，寫下這些帖子，廖雪峰的課程連接在這里：廖雪峰
Python的相關介紹，以及它的歷史故事和運行機制，可以參見這篇：python介紹
Python的安裝可以參見這篇：Python安裝
Python的運行模式以及輸入輸出可以參見這篇：Python IO
Python的基礎概念介紹，可以參見這篇：Python 基礎
Python字符串和編碼的介紹，可以參見這篇：Python字符串與編碼
Python基本數據結構：list和tuple介紹，可以參見這篇：Python list和tuple
Python控制語句介紹：ifelse，可以參見這篇：Python 條件判斷
Python控制語句介紹：循環實現，可以參見這篇：Python循環語句
Python數據結構：dict和set介紹Python數據結構dict和set
Python函數相關：Python函數
Python高階特性：Python高級特性
Python高階函數：Python高階函數
目錄：

• 前言
• 偏函數
  • 小結
• 返回函數
  • 閉包
  • 小結
  • 練習

偏函數

Python的functools模塊提供了很多有用的功能，其中一個就是偏函數（Partial function）。要注意，這里的偏函數和數學意義上的偏函數不一樣。

在介紹函數參數的時候，我們講到，通過設定參數的默認值，可以降低函數調用的難度。而偏函數也可以做到這一點。舉例如下：

int()函數可以把字符串轉換為整數，當僅傳入字符串時，int()函數默認按十進制轉換：

>>> int('12345') 12345

但int()函數還提供額外的base參數，默認值為10。如果傳入base參數，就可以做N進制的轉換：

>>> int('12345', base=8) 5349 >>> int('12345', 16) 74565

假設要轉換大量的二進制字符串，每次都傳入int(x, base=2)非常麻煩，于是，我們想到，可以定義一個int2()的函數，默認把base=2傳進去：

def int2(x, base=2):return int(x, base)

這樣，我們轉換二進制就非常方便了：

>>> int2('1000000') 64 >>> int2('1010101') 85

functools.partial就是幫助我們創建一個偏函數的，不需要我們自己定義int2()，可以直接使用下面的代碼創建一個新的函數int2：

>>> import functools >>> int2 = functools.partial(int, base=2) >>> int2('1000000') 64 >>> int2('1010101') 85

所以，簡單總結functools.partial的作用就是，把一個函數的某些參數給固定住（也就是設置默認值），返回一個新的函數，調用這個新函數會更簡單。
注意到上面的新的int2函數，僅僅是把base參數重新設定默認值為2，但也可以在函數調用時傳入其他值：

>>> int2('1000000', base=10) 1000000

最后，創建偏函數時，實際上可以接收函數對象、*args和**kw這3個參數，當傳入：

int2 = functools.partial(int, base=2)

實際上固定了int()函數的關鍵字參數base，也就是：

int2('10010')相當于：kw = { 'base': 2 } int('10010', **kw)當傳入：max2 = functools.partial(max, 10)實際上會把10作為*args的一部分自動加到左邊，也就是：max2(5, 6, 7)

相當于：

args = (10, 5, 6, 7) max(*args)

結果為10。

小結

當函數的參數個數太多，需要簡化時，使用functools.partial可以創建一個新的函數，這個新函數可以固定住原函數的部分參數，從而在調用時更簡單。

返回函數

函數作為返回值
高階函數除了可以接受函數作為參數外，還可以把函數作為結果值返回。
我們來實現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 = 0for n in args:ax = ax + nreturn ax

但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代碼中，根據需要再計算怎么辦？可以不返回求和的結果，而是返回求和的函數：

def lazy_sum(*args):def sum():ax = 0for n in args:ax = ax + nreturn axreturn sum

當我們調用lazy_sum()時，返回的并不是求和結果，而是求和函數：

>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>

調用函數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，并且，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，相關參數和變量都保存在返回的函數中，這種稱為“閉包（Closure）”的程序結構擁有極大的威力。

請再注意一點，當我們調用lazy_sum()時，每次調用都會返回一個新的函數，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()的調用結果互不影響。

閉包

注意到返回的函數在其定義內部引用了局部變量args，所以，當一個函數返回了一個函數后，其內部的局部變量還被新函數引用，所以，閉包用起來簡單，實現起來可不容易。
另一個需要注意的問題是，返回的函數并沒有立刻執行，而是直到調用了f()才執行。我們來看一個例子：

def count():fs = []for i in range(1, 4):def f():return i*ifs.append(f)return fsf1, f2, f3 = count()

在上面的例子中，每次循環，都創建了一個新的函數，然后，把創建的3個函數都返回了。

你可能認為調用f1()，f2()和f3()結果應該是1，4，9，但實際結果是：

>>> f1() 9 >>> f2() 9 >>> f3() 9

全部都是9！原因就在于返回的函數引用了變量i，但它并非立刻執行。等到3個函數都返回時，它們所引用的變量i已經變成了3，因此最終結果為9。
返回閉包時牢記一點：返回函數不要引用任何循環變量，或者后續會發生變化的變量。

如果一定要引用循環變量怎么辦？方法是再創建一個函數，用該函數的參數綁定循環變量當前的值，無論該循環變量后續如何更改，已綁定到函數參數的值不變：

def count():def f(j):def g():return j*jreturn gfs = []for i in range(1, 4):fs.append(f(i)) # f(i)立刻被執行，因此i的當前值被傳入f()return fs

再看看結果：

>>> f1, f2, f3 = count() >>> f1() 1 >>> f2() 4 >>> f3() 9

缺點是代碼較長，可利用lambda函數縮短代碼。

小結

一個函數可以返回一個計算結果，也可以返回一個函數。
返回一個函數時，牢記該函數并未執行，返回函數中不要引用任何可能會變化的變量。

練習

生成一個計數器：

def createCounter():i=[1]def count():def c(j):i[0]=i[0]+1return jreturn c(i[0])return count

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习笔记：返回函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。