Python的闭包(Closure)与惰性计算(Lazy Evaluation)

>>> def lazy_sum(*args):  #可变参数标准写法 前面的博客提到过
...     def sum():
...             res = 0
...             for i in args:
...                     res = res + i
...             return res
...     return sum
...
>>> lazy_sum(1, 2, 3, 4, 5)   #返回值是函数
<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x04106198>
>>> func = lazy_sum(1, 2, 3, 4, 5)
>>> func()  #调用函数func时 lazy_sum()才真正执行
15
>>>
#闭包结构：
#内部函数sum引用了外部函数lazy_sum的参数和局部变量
#lazy_sum以函数sum作为返回值
#返回时，相关参数和变量都存储在sum中 

#!usr/bin/env python3
# _*_coding: utf-8 _*_
def count1():
    fs = []
    for i in range(1, 4):    #i是闭包结构中的变量，被count1中的fs所引用 
        def f():
            return i * i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count1()

print(f1())
print(f2())
print(f3())
#结果
9
9
9
#由于惰性计算的原因 for循环执行完毕i等于3的时候 f才执行 务必注意闭包函数的执行时机
#解决方法 将for循环和square函数分隔开 并将循环变量做为参数传入
def count2():
    def f(j):
        def g():
            return j * j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i))  #f(i)被立即执行 所以当前值被传入了f()
    return fs

f4, f5, f6 = count2()

print(f4())
print(f5())
print(f6())
#结果
1
4
9