一. 返回函数

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。

>>> def lazy_sum(*args):
...     def sum():
...             z = 0
...             for i in args:
...                     z += i
...             return z
...     return sum
...
>>>
>>>
>>>
>>> # 调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数
...
>>> lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x00EE3810>>>> # 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
...>>> lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x00EE3858>
>>>
>>> #  调用函数
...
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>> f()         # 调用函数f时，才真正计算求和的结果
25

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。

【注】返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行

二. 闭包

闭包：如果在一个内部函数里对外部函数（不是在全局作用域）的变量进行引用，内部函数就被认为是闭包。

1. 闭包产生条件

要创建闭包，必须满足以下条件：

必须包含一个嵌套函数
嵌套函数必须引用封闭函数中定义的值（自由变量）
封闭函数必须返回嵌套函数

>>> def outer(x):
...     def inner():
...         return x
...     return inner  # 返回的函数没有圆括号
...
>>> f = outer('Hello')
>>> f()
'Hello'>>> del outer
>>> f()
'Hello'
>>>
>>> outer('Hello')
Traceback (most recent call last):
...
NameError: name 'outer' is not defined

当外部函数 outer(x) 被调用时，一个闭包 inner() 就形成了，并且该闭包持有自由变量 - x。这也意味着，当函数 outer(x) 的生命周期结束之后，变量 x 的值依然会被记住。

2. 闭包的好处

取代硬编码中的常量
避免使用全局值，并提供某种形式的数据隐藏。
提供一致的函数签名
实现面向对象

>>> def fpower(exp):
...     def inner(x):
...         return x ** exp
...     return inner
...
>>> square = fpower(2)
>>> cube = fpower(3)
>>>
>>> square(2)
4
>>>
>>> cube(2)
8

这样做的好处是：fpower 可以用来构建任何一个指数（2、3、4、…）。

【注】返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行

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

每次循环，都创建了一个新的函数，然后，把创建的3个函数都返回了。

函数调用结果都是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：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如何更改，已绑定到函数参数的值不变：

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

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