Python函数式编程入门必备

总第273篇原创

1 Python 函数式编程

python 支持函数式编程，提到函数式编程，大家首先想到的是多个函数内嵌。的确是这样。不过，要想入门函数式编程，里面涉及到的闭包，是不得不掌握的，换句话说，如果不了解闭包就使用函数式编程，那么，函数式编程的功能特性可能不会完全体现出来。

今天用专题的形式，完整的总结下函数式编程中这个非常重要的特性：闭包，并提供PDF下载，如有补充指正，请留言，万分感激。

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为什么一直在啰嗦闭包，我们都知道函数式编程中闭包处处存在，Python也支持函数式编程，自然也就存在闭包。

利用闭包的性质，我们可实现一些比较接地气的功能，调用起来比较容易理解的。

下面，从闭包是什么，闭包示例，使用坑点展开。

2 闭包是什么

闭包是由 函数及其相关的引用环境组合而成的实体 ，一句话：闭包 = 函数+引用环境。

函数式编程中，当 内嵌函数体内引用到 体外的变量时，将会连同这些变量(引用环境)和内嵌函数体，一块打包成一个整体返回。

3 闭包示例

编写一个能体现闭包特性，使用闭包给我们带来便利的经典例子。

这个例子是这样，实现机器人robot位置的实时更新功能。定义机器人的初始位置，然后返回一个move函数，它能帮助我们实现机器人x, y 某个或两个方向上的移动，并打印出当前的位置。

构建一个外部函数，传递initx,inity 两个参数，代表robet的初始位置，然后内嵌一个move函数，体内要引用cordx, cordy两个参数，这就是所谓的环境，它们+move函数组成闭包。

def rundist(initx,inity):
cordx,cordy = initx,inity
def move(**kwargs):
pass
return move

move函数的形参我们使用关键词参数kwargs，我们约定好它的两个参数为x,y，当传递过来x时，更新x方向的距离，如果都传过来，则说明x,y两个方向都有了移动。

下面，写move函数体内实现：

def move(**kwargs):
nonlocal cordx
nonlocal cordy
if 'x' in kwargs.keys():
cordx+=kwargs['x']
if 'y' in kwargs.keys():
cordy+=kwargs['y']
print('current position (%d,%d)' %(cordx,cordy))

首先，显示地声明 cordx, cordy为非局部性变量，至于为什么会这样，下面会说到。然后分别判断传入的关键词参数是否包含x,y，有则更新，最后打印。

完整的代码如下：

In [21]: def rundist(x,y):
...: cordx,cordy = x,y
...: def move(**kwargs):
...: nonlocal cordx
...: nonlocal cordy
...: if 'x' in kwargs.keys():
...: cordx+=kwargs['x']
...: if 'y' in kwargs.keys():
...: cordy+=kwargs['y']
...: print('current position (%d,%d)' %(cordx,cordy))
...: return move

使用rundist函数，过程如下：

In [22]: mv = rundist(0,0)
In [23]: mv(x=1,y=3)
current position (1,3)
In [24]: mv(x=5)
current position (6,3)
In [25]: mv(y=3)
current position (6,6)

可以看到一次初始化位置，并返回一个move函数，下面不断调用move函数，并且在调用的时候就都能记忆住上一次的位置，比较方便。

这就是函数式编程中利用闭包特性的功能体现。

4 闭包使用坑点

4.1 nonlocal 作用

在上面的示例中，我们使用nonlocal关键词显示声明cordx不是局部变量，如果不这样做，会怎么样？

如下，我们去掉那两行代码：

In [21]: def rundist(x,y):
...: cordx,cordy = x,y
...: def move(**kwargs):
...: if 'x' in kwargs.keys():
...: cordx+=kwargs['x']
...: if 'y' in kwargs.keys():
...: cordy+=kwargs['y']
...: print('current position (%d,%d)' %(cordx,cordy))
...: return move

再次执行，

In [8]: mv = rundist(0,0)
In [9]: mv(x=1)

在执行 mv(x=1)时，报错 UnboundLocalError：

UnboundLocalError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-3060599821a7> in <module>
----> 1 mv(x=1)
<ipython-input-6-a5d76037d2c4> in move(**kwargs)
3 def move(**kwargs):
4 if 'x' in kwargs.keys():
----> 5 cordx+=kwargs['x']
6 if 'y' in kwargs.keys():
7 cordy+=kwargs['y']
UnboundLocalError: local variable 'cordx' referenced before assignment

你可能会疑惑为什么？

这是因为，python 规则指定所有在赋值语句左面的变量都是局部变量，则在闭包 move() 中，变量 cordx 在赋值符号"="的左面，被 python 认为是 move() 中的局部变量。

再接下来执行 move() 时，程序运行至 cordx += x 时，因为之前已经把 cordx 归为 move() 中的局部变量了，因此，python 会在 move() 中去找在赋值语句右面的 cordx 的值，结果找不到，就会报错。

通过使用语句 `nonloacal cordx' 显式的指定 cordx 不是闭包的局部变量，避免出现 UnboundLocalError.

4.2 容易犯错

函数式编程新手，包括我自己，经常会犯一个错误，就是在内嵌函数内总是想修改体外的变量，如下：

In [10]: def run(x):
...: cordx = x
...: def move(x):
...: cordx+=x
...: return move

这和上面说道的cordx嵌入到move体内，且位于等号左侧时，自动被调整为move函数的局部变量，是一样的。不过，对于我们刚入门函数式编程，这个错误是最容易犯的，使用注意就是声明cordx为非局部变量。

4.3 面试必考

有一道关于函数式编程考闭包的面试题，可以说是被各大公司都考过了，在网上一查就能找到这道题。

今天，我试着帮大家透彻解释清楚，希望未来参加面试的小伙伴，可以轻松拿下，不光知道答案，还知道为啥，最后叫面试官对你刮目相看。

先从一种比较好理解的方式入手，我们不使用 lambda，那样貌似把闭包隐蔽的太厉害了，不容易辨识出是闭包。

不过，下面这种方式，结合前几章节，还是比较容易就能看出来吧。

In [19]: def exfun():
...: funli = []
...: for i in range(3):
...: def intfun(x):
...: print( x*i)
...: funli.append(intfun)
...: return funli
...:
...:

就是生成了一个list,里面的3个元素，元素类型是intfun()函数，它是一个闭包，引用了外部变量i

下面，我们调用函数：

In [20]: funli = exfun()
In [21]: funli[0](5)
10
In [22]: funli[1](5)
10
In [23]: funli[2](5)
10

有些意外，返回的都是10，按照我们的期望应该是0,5,10

这是为什么？

原因： i 是闭包函数引用的外部作用域的变量, 只有在内部函数被调用的时候，才会搜索变量i的值。

由于循环已结束, i指向最终值2, 所以各函数调用都得到了相同的结果。

如何解决这个问题？我们可以在生成闭包函数的时候，立即绑定变量 i，如下：

In [32]: def exfun():
...: funli = []
...: for i in range(3):
...: def intfun(x,i=i):
...: print( x*i)
...: funli.append(intfun)
...: return funli
...:

再次调用：

In [34]: funli[0](5)
0
In [35]: funli[1](5)
5

真正在面试中，这道题会使用 lambda 进一步隐蔽闭包，呵呵，这回你可以识别出来了。

这是带陷阱的版本

In [38]: def exfun():
...: return [lambda x: i*x for i in range(3)]

这是OK版本：

In [38]: def exfun():
...: return [lambda x,i=i: i*x for i in range(3)]

5 总结

以上就是Python函数式编程，闭包的完整入门总结，希望能帮助到有这方面困惑的小伙伴。后台，回复闭包，下载这个专题的精美 pdf

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