在 Python 中可以使用
def
定義函式。每個函式都是 function
的實例,所以可以指定給其他變數。例如:
def max(m, n):
return m if m > n else n
print(max(10, 3)) # print 10
maximum = max
print(maximum(10, 3)) # print 10
如果要在 Python 中建立匿名函式,可以使用 lambda
運算式。例如:
max = lambda m, n: m if m > n else n
print(max(10, 3)) # print 10
不同的語言在支援函式或 Lambda 時提供不同的語法。Python 簡明的語法顯然在表達函式上,優於 JavaScript。在以下的對比中,你可以明顯看出兩者在表達函式上的差異性:
// 定義函式:JavaScript
function max(n, n) {
return m > n ? m : n;
}
# 定義函式:Python
def max(m, n):
return m if m > n else n
// 建立匿名函式:JavaScript
function(n, n) {
return m > n ? m : n;
};
# 建立匿名函式:Python
lambda m, n: m if m > n else n
來看看另一個運用 Lambda/Closure 的例子。如果你的函式運用了某個耗時的資源,通常可以考慮將運算的結果加以重用,這是效能調整上的一個考量。方法之一是建立全域資源,並在函式中加以運用。然而,全域資源不是個好的方式。我們可以在函式中準備資源,建立一個 Closure 捕捉他,然後從函式中傳回 Closure。例如:
import math
def prepare_factor(max):
# Creating a prime table is time-consuming.
primes = [i for i in range(2, max) if prime[i] == 1]
def factor(num):
while primes[i] ** 2 <= num:
if num % primes[i] == 0:
list.append(primes[i])
num //= primes[i]
else:
i += 1
return factor
factor = prepare_factor(1000)
print(factor(100)) # print [2, 2, 5, 5]
在上例中,內部函式 factor
建立了 Closure 捕捉了外部函式的 primes
變數。因為函式是物件,你可以從函式中傳回他。primes
變數的生命週期現在跟隨著被傳回的函式。我們沒有將 primes
變數放在全域範圍,但仍可以重用資源。 到目前為止你可以看到,如果函式是物件,那麼就可以:
- 被任何變數參考。
- 不只是被動地被呼叫,還可以主動地傳入函式中,取代某個可重用流程模版中的演算法。
- 建立 Closure 捕捉閒置變數(Free variable)並從函式中傳回。
def func():
x = 10
def getX():
return x
def setX(n):
x = n # 建立區域變數 x
return (gegX, setX)
getX, setX = func()
getX() # 10
setX(20)
getX(10) # still 10
在 Python 中,首次對變數設值時就等同於建立新的區域變數。在上例中,如果呼叫 setX
,事實上會在 setX
中建立區域變數 x
,而不是將參數 n
指定給 func
的區域變數。這就是為何你最後會得到 10 的原因。幸運地,在 Python 3 中,可以使用
global
或 nonlocal
關鍵字來明確指定變數的範圍,以避免這類情況。例如:
def func():
x = 10
def getX():
return x
def setX(n):
nonlocal x = n
return (gegX, setX)
getX, setX = func()
getX() # 10
setX(20)
getX(10) # 20
在上例中,nonlocal
關鍵字表示 x
不會是區域變數。Python 直譯器會看看外部函式,並瞭解到 x
是從 func
的區域變數 x 捕捉而來。這次再呼叫 setX
,改變的值確實就是 func
中區域變數 x
的值了。 我們已經看過 JavaScript 與 Python 對 Lambda/Closure 的支援方式。他們都是動態語言。如果使用的是靜態語言,那麼會有哪些要素需要考量?看看現有並且支援 Lambda/Closure 的靜態語言,從中瞭解一些經驗似乎是個不錯的方式。這也是下一篇文章要看的內容,我們會來看看 Scala 如何支援 Lambda/Closure。