python 函数对象(函数式编程 lambda、map、filter、reduce)、闭包(closure)

1.函数对象

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！

秉承着一切皆对象的理念，我们再次回头来看函数(function)。函数也是一个对象，具有属性（可以使用dir()查询）。作为对象，它还可以赋值给其它对象名，或者作为参数传递。

lambda函数

在展开之前，我们先提一下lambda函数。可以利用lambda函数的语法，定义函数。lambda例子如下：

func = lambda x,y: x + y
print func(3,4)

lambda生成一个函数对象。该函数参数为x,y，返回值为x+y。函数对象赋给func。func的调用与正常函数无异。

以上定义可以写成以下形式：

def func(x, y):
    return x + y

函数作为参数传递

函数可以作为一个对象，进行参数传递。函数名(比如func)即该对象。比如说:

def test(f, a, b):
    print 'test'
    print f(a, b)

test(func, 3, 5)

test函数的第一个参数f就是一个函数对象。将func传递给f，test中的f()就拥有了func()的功能。

我们因此可以提高程序的灵活性。可以使用上面的test函数，带入不同的函数参数。比如:

test((lambda x,y: x**2 + y), 6, 9)

map()函数

map()是Python的内置函数。它的第一个参数是一个函数对象。

re = map((lambda x: x+3),[1,3,5,6])

这里，map()有两个参数，一个是lambda所定义的函数对象，一个是包含有多个元素的表。map()的功能是将函数对象依次作用于表的每一个元素，每次作用的结果储存于返回的表re中。map通过读入的函数(这里是lambda函数)来操作数据（这里“数据”是表中的每一个元素，“操作”是对每个数据加3）。

在Python 3.X中，map()的返回值是一个循环对象。可以利用list()函数，将该循环对象转换成表。

如果作为参数的函数对象有多个参数，可使用下面的方式，向map()传递函数参数的多个参数：

re = map((lambda x,y: x+y),[1,2,3],[6,7,9])

map()将每次从两个表中分别取出一个元素，带入lambda所定义的函数。

filter()函数

filter函数的第一个参数也是一个函数对象。它也是将作为参数的函数对象作用于多个元素。如果函数对象返回的是True，则该次的元素被储存于返回的表中。filter通过读入的函数来筛选数据。同样，在Python 3.X中，filter返回的不是表，而是循环对象。

filter函数的使用如下例:

def func(a):
    if a > 100:
        return True
    else:
        return False

print filter(func,[10,56,101,500])

reduce()函数

reduce函数的第一个参数也是函数，但有一个要求，就是这个函数自身能接收两个参数。reduce可以累进地将函数作用于各个参数。如下例：

print reduce((lambda x,y: x+y),[1,2,5,7,9])

reduce的第一个参数是lambda函数，它接收两个参数x,y, 返回x+y。

reduce将表中的前两个元素(1和2)传递给lambda函数，得到3。该返回值(3)将作为lambda函数的第一个参数，而表中的下一个元素(5)作为lambda函数的第二个参数，进行下一次的对lambda函数的调用，得到8。依次调用lambda函数，每次lambda函数的第一个参数是上一次运算结果，而第二个参数为表中的下一个元素，直到表中没有剩余元素。

上面例子，相当于(((1+2)+5)+7)+9

根据mmufhy的提醒： reduce()函数在3.0里面不能直接用的，它被定义在了functools包里面，需要引入包，见评论区。

总结

函数是一个对象

用lambda定义函数

map()

filter()

reduce()

2.闭包(closure)

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。函数式编程是一种编程范式 (而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式)。在面向过程编程中，我们见到过函数(function)；在面向对象编程中，我们见过对象(object)。函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码，并提高代码的可重复使用性(reusability)。闭包也是一种组织代码的结构，它同样提高了代码的可重复使用性。

不同的语言实现闭包的方式不同。Python以函数对象为基础，为闭包这一语法结构提供支持的 (我们在特殊方法与多范式中，已经多次看到Python使用对象来实现一些特殊的语法)。Python一切皆对象，函数这一语法结构也是一个对象。在函数对象中，我们像使用一个普通对象一样使用函数对象，比如更改函数对象的名字，或者将函数对象作为参数进行传递。

函数对象的作用域

和其他对象一样，函数对象也有其存活的范围，也就是函数对象的作用域。函数对象是使用def语句定义的，函数对象的作用域与def所在的层级相同。比如下面代码，我们在line_conf函数的隶属范围内定义的函数line，就只能在line_conf的隶属范围内调用。

def line_conf():
    def line(x):
        return 2*x+1
    print(line(5))   # within the scope

line_conf()
print(line(5))       # out of the scope

line函数定义了一条直线(y = 2x + 1)。可以看到，在line_conf()中可以调用line函数，而在作用域之外调用line将会有下面的错误：

NameError: name 'line' is not defined

说明这时已经在作用域之外。

同样，如果使用lambda定义函数，那么函数对象的作用域与lambda所在的层级相同。

闭包

函数是一个对象，所以可以作为某个函数的返回结果。

def line_conf():
    def line(x):
        return 2*x+1
    return line       # return a function object

my_line = line_conf()
print(my_line(5))       

上面的代码可以成功运行。line_conf的返回结果被赋给line对象。上面的代码将打印11。

如果line()的定义中引用了外部的变量，会发生什么呢？

def line_conf():
    b = 15
    def line(x):
        return 2*x+b
    return line       # return a function object

b = 5
my_line = line_conf()
print(my_line(5))       

我们可以看到，line定义的隶属程序块中引用了高层级的变量b，但b信息存在于line的定义之外 (b的定义并不在line的隶属程序块中)。我们称b为line的环境变量。事实上，line作为line_conf的返回值时，line中已经包括b的取值(尽管b并不隶属于line)。

上面的代码将打印25，也就是说，line所参照的b值是函数对象定义时可供参考的b值，而不是使用时的b值。

一个函数和它的环境变量合在一起，就构成了一个闭包(closure)。在Python中，所谓的闭包是一个包含有环境变量取值的函数对象。环境变量取值被保存在函数对象的__closure__属性中。比如下面的代码：

def line_conf():
    b = 15
    def line(x):
        return 2*x+b
    return line       # return a function object

b = 5
my_line = line_conf()
print(my_line.__closure__)
print(my_line.__closure__[0].cell_contents)

__closure__里包含了一个元组(tuple)。这个元组中的每个元素是cell类型的对象。我们看到第一个cell包含的就是整数15，也就是我们创建闭包时的环境变量b的取值。

下面看一个闭包的实际例子：

def line_conf(a, b):
    def line(x):
        return ax + b
    return line

line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5), line2(5))

这个例子中，函数line与环境变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个环境变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用。

如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。利用闭包，我们实际上创建了泛函。line函数定义一种广泛意义的函数。这个函数的一些方面已经确定(必须是直线)，但另一些方面(比如a和b参数待定)。随后，我们根据line_conf传递来的参数，通过闭包的形式，将最终函数确定下来。

闭包与并行运算

闭包有效的减少了函数所需定义的参数数目。这对于并行运算来说有重要的意义。在并行运算的环境下，我们可以让每台电脑负责一个函数，然后将一台电脑的输出和下一台电脑的输入串联起来。最终，我们像流水线一样工作，从串联的电脑集群一端输入数据，从另一端输出数据。这样的情境最适合只有一个参数输入的函数。闭包就可以实现这一目的。

并行运算正称为一个热点。这也是函数式编程又热起来的一个重要原因。函数式编程早在1950年代就已经存在，但应用并不广泛。然而，我们上面描述的流水线式的工作并行集群过程，正适合函数式编程。由于函数式编程这一天然优势，越来越多的语言也开始加入对函数式编程范式的支持。

#1楼 2012-12-15 10:11 Chenkun 

写的很好, 不过我觉得还有一个地方应该讲解一下在python2.x中 不能对外层变量赋值:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

def line_conf(a, b):     i = a * b     def line(x):         i = i + x         return i * x + b     return line   line1 = line_conf(4, 5) print line1(5)

则会报UnboundLocalError错误

#2楼[楼主] 2012-12-15 10:17 Vamei 

@Chenkun
这个我没有注意过。Python 3没有问题么？

#3楼 2012-12-15 10:18 Chenkun 

@Vamei
python3中好像引入了新的关键字nonlocal, 可以解决这个问题!

#4楼 2012-12-15 10:24 Chenkun 

http://www.python.org/dev/peps/pep-3104/
这里有说明和这个问题的一种解决办法!

#5楼 2012-12-15 11:03 zhuangzhuang1988 

python 2.*版本是有问题的.可以这样hack下.

#6楼[楼主] 2012-12-15 11:11 Vamei 

@zhuangzhuang1988
这个方法有些取巧啊

 

#11楼 2013-01-22 16:44 tuzkee 

楼主顺便帮忙解释一下，这几个是啥意思啊？

闭包有什么用：
惰性求值 || 延迟求值 || 在一系列函数调用中保持某个状态

来自：http://www.cnblogs.com/mess4u/archive/2012/10/23/2735468.html

#12楼[楼主] 2013-01-22 22:48 Vamei 

@tuzkee

面向过程的话，是非延迟求值，比如：
a = 5
b = a + 9
c = b - 1
print b
就是要先求a, 再求b，再求c，再求d。想得到最后的结果的话，必须一步步运算并保存中间结果。

而延迟求值是说你可以先设计好整个函数，到最后的时候调用一个函数，并传递给参量，一步求出结果。

在一系列参数中保持某个状态我不太明白，应该是说可以保存函数环境吧。