函数式基本原理——闭包

装饰器

Decorator，简单说就是把被装饰的函数作为参数，传递给与装饰器对应的函数。

def a(x):
  retuirn x

@a
def b():
  print("test")

本质上是语法糖

什么是闭包

闭包是一类特殊的函数。如果一个函数定义在另一个函数的作用域中，并且函数中引用了外部函数的局部变量（自由变量），那么这个函数就是一个闭包。被引用的自由变量即使已经离开了创造它的环境，也和函数一同存在。

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

lazy_sum(1,2,3,4,5)
<function sum at 0x10452f668>
lazy_sum(1,2,3,4,5)()
15

函数lazy_sum里定义了函数sum，sum和args就组成了闭包。

局部变量

nonlocal 与 global 的区别在于 nonlocal 语句会去搜寻本地变量与全局变量之间的变量，其会优先寻找层级关系与闭包作用域最近的外部变量。

闭包与修饰器

def makebold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

def makeitalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makebold
@makeitalic
def hello():
    return "hello world!"

print(hello())
# <b><i>hello world!</i></b>

闭包的作用

闭包的最大特点是可以将父函数的变量与内部函数绑定，并返回绑定变量后的函数（也即闭包），此时即便生成闭包的环境（父函数）已经释放，闭包仍然存在。
这个过程很像类（父函数）生成实例（闭包），不同的是父函数只在调用时执行，执行完毕后其环境就会释放，而类则在文件执行时创建，一般程序执行完毕后作用域才释放。
因此对一些需要重用的功能且不足以定义为类的行为，使用闭包会比使用类占用更少的资源，且更轻巧灵活。
闭包还有很多其他功能，比如用于封装等，可以有效的减少了函数参数的数目，这对并行计算非常有价值，比如可以让每台电脑负责一个函数，然后串起来，实现流水化的作业等。

惰性求值

函数式编程的主题之一是关注分离(separation of concerns)。希望将计算的描述与实际运行分离一般而言，惰性化对一个表达式分离了它的描述和求值。 https://segmentfault.com/a/1190000017066715?utm_source=tag-newest#articleHeader1 https://jijing.site/sicp/20190414-fp-closure-iterator.html

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函数式基本原理——闭包 #3

装饰器

什么是闭包

局部变量

闭包与修饰器

闭包的作用

惰性求值