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7.3 返回函数
本节介绍使用函数创建其它函数的思想。
简介
考虑以下函数：
def add(x, y): def do_add(): print('Adding', x, y) return x + y return do_add
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这是返回其它函数的函数。
>>> a = add(3,4)>>> a<function do_add at 0x6a670>>>> a()Adding 3 47
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局部变量
请观察内部函数是如何引用外部函数定义的变量的。
def add(x, y): def do_add(): # `x` and `y` are defined above `add(x, y)` print('Adding', x, y) return x + y return do_add
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进一步观察会发现，在 add() 函数结束后，这些变量仍然保持存活。
>>> a = add(3,4)>>> a<function do_add at 0x6a670>>>> a()Adding 3 4 # Where are these values coming from?7
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闭包
当内部函数作为结果返回时，该内部函数称为闭包（closure）。
def add(x, y): # `do_add` is a closure def do_add(): print('Adding', x, y) return x + y return do_add
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基本特性：闭包保留该函数以后正常运行所需的所有变量的值。可以将闭包视作一个函数，该函数拥有一个额外的环境来保存它所依赖的变量的值。
使用闭包
虽然闭包是 Python 的基本特性，但是它们的用法通常很微妙。常见应用：
在回调函数中使用。
延迟计算。
装饰器函数（稍后介绍）。
延迟计算
考虑这样的函数：
def after(seconds, func): import time time.sleep(seconds) func()
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使用示例：
def greeting(): print('Hello Guido')
after(30, greeting)
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after （延迟 30 秒后）执行给定的函数......
闭包附带了其它信息。
def add(x, y): def do_add(): print(f'Adding {x} + {y} -> {x+y}') return do_add
def after(seconds, func): import time time.sleep(seconds) func()
after(30, add(2, 3))# `do_add` has the references x -> 2 and y -> 3
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代码重复
闭包也可以用作一种避免代码大量重复的技术。
练习
练习 7.7：使用闭包避免重复
闭包的一个更强大的特性是用于生成重复的代码。让我们回顾 练习 5.7 代码，该代码中定义了带有类型检查的属性：
class Stock: def __init__(self, name, shares, price): self.name = name self.shares = shares self.price = price ... @property def shares(self): return self._shares
@shares.setter def shares(self, value): if not isinstance(value, int): raise TypeError('Expected int') self._shares = value ...
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与其一遍又一遍地输入代码，不如使用闭包自动创建代码。
请创建 typedproperty.py 文件，并把下述代码放到文件中：
# typedproperty.py
def typedproperty(name, expected_type): private_name = '_' + name @property def prop(self): return getattr(self, private_name)
@prop.setter def prop(self, value): if not isinstance(value, expected_type): raise TypeError(f'Expected {expected_type}') setattr(self, private_name, value)
return prop
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现在，通过定义下面这样的类来尝试一下：
from typedproperty import typedproperty
class Stock: name = typedproperty('name', str) shares = typedproperty('shares', int) price = typedproperty('price', float)
def __init__(self, name, shares, price): self.name = name self.shares = shares self.price = price
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请尝试创建一个实例，并验证类型检查是否有效：
>>> s = Stock('IBM', 50, 91.1)>>> s.name'IBM'>>> s.shares = '100'... should get a TypeError ...>>>
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练习 7.8：简化函数调用
在上面示例中，用户可能会发现调用诸如 typedproperty('shares', int) 这样的方法稍微有点冗长 ——尤其是多次重复调用的时候。请将以下定义添加到 typedproperty.py 文件中。
String = lambda name: typedproperty(name, str)Integer = lambda name: typedproperty(name, int)Float = lambda name: typedproperty(name, float)
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现在，请重新编写 Stock 类以使用以下函数：
class Stock: name = String('name') shares = Integer('shares') price = Float('price')
def __init__(self, name, shares, price): self.name = name self.shares = shares self.price = price
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啊，好一点了。这里的要点是：闭包和 lambda 常用于简化代码，并消除令人讨厌的代码重复。这通常很不错。
练习 7.9：付诸实践
请重新编写 stock.py 文件中的 Stock 类，以便使用上面展示的类型化特性（typed properties）。
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注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh
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