# 返回函数函数作为返回值
# 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。
# 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)
print(f)
# 调用函数f时，才真正计算求和的结果：
print(f())
# 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)
print(f1==f2)
# 闭包
# 注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，
# 所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用，所以，闭包用起来简单，实现起来可不容易。
# 另一个需要注意的问题是，返回的函数并没有立刻执行，而是直到调用了f()才执行。我们来看一个例子：
def count():
fs = []
for i
in range(
1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1
, f2
, f3 = count()
# 在上面的例子中，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。
# 你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果是：
# 全部都是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。
# 返回闭包时牢记一点：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))
# f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
return fs
# 匿名函数
# 当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
# 在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
print(
list(
map(
lambda x: x * x
, [
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))
# 通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
# 关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
# 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
# 用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
f =
lambda x: x * x
print(f)
print(f(
5))
# 同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x
, y):
return lambda: x * x + y * y
# 装饰器
# 由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。
def now():
print(
'2015-3-25')
f = now
print(f())
# 函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字：
print(now.
__name__)
print(f.
__name__)
# 现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
# 本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：
def log(func):
def wrapper(*args
, **kw):
print(
'call %s():' % func.
__name__)
return func(*args
, **kw)
return wrapper
# 观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：
@log
def now():
print(
'2015-3-25')
# 调用now()函数，不仅会运行now()函数本身，还会在运行now()函数前打印一行日志：
now();
# 把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：now = log(now)
# 由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。
# wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。
# 如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：
def log(text):
def decorator(func):
def wrapper(*args
, **kw):
print(
'%s %s():' % (text
, func.
__name__))
return func(*args
, **kw)
return wrapper
return decorator
@log(
'execute')
def now():
print(
'2015-3-25')
now()
# 和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的：now = log('execute')(now)
# 我们来剖析上面的语句，首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数。
# 以上两种decorator的定义都没有问题，但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象，它有__name__等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'：
print(now.
__name__)
# 因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
# 不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，Python内置的functools.wraps就是干这个事的，所以，一个完整的decorator的写法如下：
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args
, **kw):
print(
'call %s():' % func.
__name__)
return func(*args
, **kw)
return wrapper
# 或者针对带参数的decorator：
import functools
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args
, **kw):
print(
'%s %s():' % (text
, func.
__name__))
return func(*args
, **kw)
return wrapper
return decorator
# 偏函数
# Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。
# 在介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下：
# int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换：
print(
int(
'12345'))
# 但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换：
print(
int(
'12345', base=
8))
print(
int(
'12345', 16))
# 假设要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，我们想到，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去：
def int2(x
, base=
2):
return int(x
, base)
# 这样，我们转换二进制就非常方便了：
print(int2(
'1000000'))
print(int2(
'1010101'))
# functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：
import functools
int2 = functools.partial(
int, base=
2)
print(int2(
'1000000'))
print(int2(
'1010101'))
# 所以，简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
# 注意到上面的新的int2函数，仅仅是把base参数重新设定默认值为2，但也可以在函数调用时传入其他值：
print(int2(
'1000000', base=
10))
# 最后，创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数，当传入：
int2 = functools.partial(
int, base=
2)
# 实际上固定了int()函数的关键字参数base，也就是：
int2(
'10010')
# 相当于：
kw = {
'base':
2 }
int(
'10010', **kw)
# 当传入：
max2 = functools.partial(
max, 10)
# 实际上会把10作为*args的一部分自动加到左边，也就是：
max2(
5, 6, 7)
# 相当于：
args = (
10, 5, 6, 7)
print(
max(*args))
# 当函数的参数个数太多，需要简化时，使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。
