python之高阶函数、装饰器、闭包

函数即变量

定义一个函数就是把函数体给函数名。变量先定义后使用，函数一定要先声明后调用，只要声明后调用即可，哪个先定义哪个后定义没有关系。如图所示：

高阶函数

所谓高阶函数就是1. 把一个函数名当作实参传给另一个参数；2.把函数作为结果值返回。
1. 传入参数

# 高阶函数
import time
def a():
    time.sleep(2)
    print("hello,I am a")
def b(fun):
    start_time = time.time()
    fun()  # 此处不要写成fun
    stop_time = time.time()
    print("the function time is %s" %(stop_time - start_time))
b(a)      # 像变量一样传入函数名即可,不要写成b(a())

2. 返回函数

# 高阶函数
import time
def a():
    start_time = time.time()
    time.sleep(2)
    stop_time = time.time()
    print("the function time is %s" %(stop_time - start_time))
def b(fun):
    return fun  # 返回函数
f = b(a) # 当我们调用b(a)时，返回的并不是结果，而是函数本身
f()      # 调用函数

嵌套函数

嵌套不等于调用，即：

def b():
    def a():
和
def b():
    a()
不一样

可以把内部嵌套函数看作是局部变量。

装饰器

装饰器：本质上是函数，功能是装饰函数，也就是为其他函数增加新功能。在代码运行期间动态增加功能的方式叫做装饰器。
原则：
1.不能修改被装饰函数的源代码。
2.不能修改被装饰函数的调用方式。
装饰器 = 高阶函数 + 嵌套函数

import time
import functools
def b(func):
    @functools.wraps(func)
    def a():
        start_time = time.time()
        func()
        stop_time = time.time()
        print("the function time is %s" %(stop_time - start_time))
    return a
@b  # old = b(old) 
def old():  # 被装饰函数
    time.sleep(2)
    print("hello,我是原来函数")
old()

满足了不改动原函数和调用方法的原则。

闭包

其实用的还是高阶函数，不是立马返回结果，而是返回函数本身。
1.

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

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）”。
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。返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了才会执行。
2.

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs
f1, f2, f3 = count() # 列表里的三个函数，调用时才会执行
print(f1())
print(f2())
print(f3())

结果并不是1，4，9，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，因此最终结果都为9。