lazy函数python lazy y
Python 里为什么函数可以返回一个函数内部定义的函数
“在Python中，函数本身也是对象”
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这一本质。那不妨慢慢来，从最基本的概念开始，讨论一下这个问题：
1. Python中一切皆对象
这恐怕是学习Python最有用的一句话。想必你已经知道Python中的list, tuple, dict等内置数据结构，当你执行：
alist = [1, 2, 3]
时，你就创建了一个列表对象，并且用alist这个变量引用它：
当然你也可以自己定义一个类:
class House(object):
def __init__(self, area, city):
self.area = area
self.city = city
def sell(self, price):
[...] #other code
return price
然后创建一个类的对象：
house = House(200, 'Shanghai')
OK，你立马就在上海有了一套200平米的房子，它有一些属性(area, city)，和一些方法(__init__, self)：
2. 函数是第一类对象
和list, tuple, dict以及用House创建的对象一样，当你定义一个函数时，函数也是对象：
def func(a, b):
return a+b
在全局域，函数对象被函数名引用着，它接收两个参数a和b，计算这两个参数的和作为返回值。
所谓第一类对象，意思是可以用标识符给对象命名，并且对象可以被当作数据处理，例如赋值、作为参数传递给函数，或者作为返回值return 等
因此，你完全可以用其他变量名引用这个函数对象：
add = func
这样，你就可以像调用func(1, 2)一样，通过新的引用调用函数了：
print func(1, 2)
print add(1, 2) #the same as func(1, 2)
或者将函数对象作为参数，传递给另一个函数：
def caller_func(f):
return f(1, 2)
if __name__ == "__main__":
print caller_func(func)
可以看到，
函数对象func作为参数传递给caller_func函数，传参过程类似于一个赋值操作f=func；
于是func函数对象，被caller_func函数作用域中的局部变量f引用，f实际指向了函数func；cc
当执行return f(1, 2)的时候，相当于执行了return func(1, 2)；
因此输出结果为3。
3. 函数对象 vs 函数调用
无论是把函数赋值给新的标识符，还是作为参数传递给新的函数，针对的都是函数对象本身，而不是函数的调用。
用一个更加简单，但从外观上看，更容易产生混淆的例子来说明这个问题。例如定义了下面这个函数：
def func():
return "hello,world"
然后分别执行两次赋值：
ref1 = func #将函数对象赋值给ref1
ref2 = func() #调用函数，将函数的返回值("hello,world"字符串)赋值给ref2
很多初学者会混淆这两种赋值，通过Python内建的type函数，可以查看一下这两次赋值的结果：
In [4]: type(ref1)
Out[4]: function
In [5]: type(ref2)
Out[5]: str
可以看到，ref1引用了函数对象本身，而ref2则引用了函数的返回值。通过内建的callable函数，可以进一步验证ref1是可调用的，而ref2是不可调用的：
In [9]: callable(ref1)
Out[9]: True
In [10]: callable(ref2)
Out[10]: False
传参的效果与之类似。
4. 闭包LEGB法则
所谓闭包，就是将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起时，得到的对象
听上去的确有些复杂，还是用一个栗子来帮助理解一下。假设我们在foo.py模块中做了如下定义：
#foo.py
filename = "foo.py"
def call_func(f):
return f() #如前面介绍的，f引用一个函数对象，然后调用它
在另一个func.py模块中，写下了这样的代码：
#func.py
import foo #导入foo.py
filename = "func.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
if __name__ == "__main__":
print foo.call_func(show_filename) #注意：实际发生调用的位置，是在foo.call_func函数中
当我们用python func.py命令执行func.py时输出结果为：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
filename:func.py
很显然show_filename()函数使用的filename变量的值，是在与它相同环境(func.py模块)中定义的那个。尽管foo.py模块中也定义了同名的filename变量，而且实际调用show_filename的位置也是在foo.py的call_func内部。
而对于嵌套函数，这一机制则会表现的更加明显：闭包将会捕捉内层函数执行所需的整个环境：
#enclosed.py
import foo
def wrapper():
filename = "enclosed.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
print foo.call_func(show_filename) #输出：filename: enclosed.py
实际上，每一个函数对象，都有一个指向了该函数定义时所在全局名称空间的__globals__属性：
#show_filename inside wrapper
#show_filename.__globals__
{
'__builtins__': module '__builtin__' (built-in), #内建作用域环境
'__file__': 'enclosed.py',
'wrapper': function wrapper at 0x7f84768b6578, #直接外围环境
'__package__': None,
'__name__': '__main__',
'foo': module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc', #全局环境
'__doc__': None
}
当代码执行到show_filename中的return "filename: %s" % filename语句时，解析器按照下面的顺序查找filename变量：
Local - 本地函数(show_filename)内部，通过任何方式赋值的，而且没有被global关键字声明为全局变量的filename变量；
Enclosing - 直接外围空间(上层函数wrapper)的本地作用域，查找filename变量(如果有多层嵌套，则由内而外逐层查找，直至最外层的函数)；
Global - 全局空间(模块enclosed.py)，在模块顶层赋值的filename变量；
Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找filename变量；
在任何一层先找到了符合要求的filename变量，则不再向更外层查找。如果直到Builtin层仍然没有找到符合要求的变量，则抛出NameError异常。这就是变量名解析的：LEGB法则。
总结：
闭包最重要的使用价值在于：封存函数执行的上下文环境；
闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中，也遵循LEGB规则逐层查找，直至找到符合要求的变量，或者抛出异常。
5. 装饰器语法糖(syntax sugar)
那么闭包和装饰器又有什么关系呢？
上文提到闭包的重要特性：封存上下文，这一特性可以巧妙的被用于现有函数的包装，从而为现有函数更加功能。而这就是装饰器。
还是举个例子，代码如下：
#alist = [1, 2, 3, ..., 100] -- 1+2+3+...+100 = 5050
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
我们定义了一个函数lazy_sum，作用是对alist中的所有元素求和后返回。alist假设为1到100的整数列表：
alist = range(1, 101)
但是出于某种原因，我并不想马上返回计算结果，而是在之后的某个地方，通过显示的调用输出结果。于是我用一个wrapper函数对其进行包装：
def wrapper():
alist = range(1, 101)
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
return lazy_sum
lazy_sum = wrapper() #wrapper() 返回的是lazy_sum函数对象
if __name__ == "__main__":
lazy_sum() #5050
这是一个典型的Lazy Evaluation的例子。我们知道，一般情况下，局部变量在函数返回时，就会被垃圾回收器回收，而不能再被使用。但是这里的alist却没有，它随着lazy_sum函数对象的返回被一并返回了(这个说法不准确，实际是包含在了lazy_sum的执行环境中，通过__globals__)，从而延长了生命周期。
当在if语句块中调用lazy_sum()的时候，解析器会从上下文中(这里是Enclosing层的wrapper函数的局部作用域中)找到alist列表，计算结果，返回5050。
当你需要动态的给已定义的函数增加功能时，比如：参数检查，类似的原理就变得很有用：
def add(a, b):
return a+b
这是很简单的一个函数：计算a+b的和返回，但我们知道Python是 动态类型+强类型 的语言，你并不能保证用户传入的参数a和b一定是两个整型，他有可能传入了一个整型和一个字符串类型的值：
In [2]: add(1, 2)
Out[2]: 3
In [3]: add(1.2, 3.45)
Out[3]: 4.65
In [4]: add(5, 'hello')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
/home/chiyu/ipython-input-4-f2f9e8aa5eae in module()
---- 1 add(5, 'hello')
/home/chiyu/ipython-input-1-02b3d3d6caec in add(a, b)
1 def add(a, b):
---- 2 return a+b
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
于是，解析器无情的抛出了一个TypeError异常。
动态类型：在运行期间确定变量的类型，python确定一个变量的类型是在你第一次给他赋值的时候；
强类型：有强制的类型定义，你有一个整数，除非显示的类型转换，否则绝不能将它当作一个字符串(例如直接尝试将一个整型和一个字符串做+运算)；
因此，为了更加优雅的使用add函数，我们需要在执行+运算前，对a和b进行参数检查。这时候装饰器就显得非常有用：
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO)
def add(a, b):
return a + b
def checkParams(fn):
def wrapper(a, b):
if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)): #检查参数a和b是否都为整型或浮点型
return fn(a, b) #是则调用fn(a, b)返回计算结果
#否则通过logging记录错误信息，并友好退出
logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")
return
return wrapper #fn引用add，被封存在闭包的执行环境中返回
if __name__ == "__main__":
#将add函数对象传入，fn指向add
#等号左侧的add，指向checkParams的返回值wrapper
add = checkParams(add)
add(3, 'hello') #经过类型检查，不会计算结果，而是记录日志并退出
注意checkParams函数：
首先看参数fn，当我们调用checkParams(add)的时候，它将成为函数对象add的一个本地(Local)引用；
在checkParams内部，我们定义了一个wrapper函数，添加了参数类型检查的功能，然后调用了fn(a, b)，根据LEGB法则，解释器将搜索几个作用域，并最终在(Enclosing层)checkParams函数的本地作用域中找到fn；
注意最后的return wrapper，这将创建一个闭包，fn变量(add函数对象的一个引用)将会封存在闭包的执行环境中，不会随着checkParams的返回而被回收；
当调用add = checkParams(add)时，add指向了新的wrapper对象，它添加了参数检查和记录日志的功能，同时又能够通过封存的fn，继续调用原始的add进行+运算。
因此调用add(3, 'hello')将不会返回计算结果，而是打印出日志：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added
有人觉得add = checkParams(add)这样的写法未免太过麻烦，于是python提供了一种更优雅的写法，被称为语法糖：
@checkParams
def add(a, b):
return a + b
这只是一种写法上的优化，解释器仍然会将它转化为add = checkParams(add)来执行。
6. 回归问题
def addspam(fn):
def new(*args):
print "spam,spam,spam"
return fn(*args)
return new
@addspam
def useful(a,b):
print a**2+b**2
首先看第二段代码：
@addspam装饰器，相当于执行了useful = addspam(useful)。在这里题主有一个理解误区：传递给addspam的参数，是useful这个函数对象本身，而不是它的一个调用结果；
再回到addspam函数体：
return new 返回一个闭包，fn被封存在闭包的执行环境中，不会随着addspam函数的返回被回收；
而fn此时是useful的一个引用，当执行return fn(*args)时，实际相当于执行了return useful(*args)；
最后附上一张代码执行过程中的引用关系图，希望能帮助你理解：
Kotlin 委托函数之lazy
Kotlin 标准库为几种有用的委托提供了工厂方法。
lazy() 是接受一个 lambda 并返回一个 Lazy T 实例的函数，返回的实例可以作为实现延迟属性的委托.
从示例中可以看出,
修饰延迟属性只能使用 val ,说明延迟属性只能修饰不变的变量,它没有对应的set函数,只有get函数.
点开 lazy 方法,跳转到 LazyJVM.kt 文件.
lazy 最后调用的是 SynchronizedLazyImpl 类中的相关方法.
当访问字段变量的时候,最终调用就是对应的 get 方法.
当 _value 有值时,则直接返回, 当 _value 没有值时,通过调用传入的 lambda 函数,得到 lambda 函数的返回值作为 _value 的值返回.
由此,实现懒加载的功能.
lazy 函数主要有3中模式
延迟属性的值,只允许一个线程中修改,其他线程只能使用该线程修改的值.
允许多个线程在同一时刻进入初始化阶段,但是只有一个线程可以修改成功.
线程不安全.
Python中的lazy property
我们都知道，在Python的类中， dict 保存了一个对象所有的属性，如下面的例子，我们建立了一个Circle的对象，对象的字典中保存着半径这个k-v值:
对于类中的方法，我们有时候希望它可以像属性一样被调用，这时候我们通常给类的方法添加@property修饰符:
但是这么做，虽然area可以当作一个属性访问，但是并不是真正的变成了一个属性，同时，我们每次调用circle.area，都会从头到尾执行一遍函数，我们来看下面的例子：
输出为：
可以发现，每次执行circle.area，整个函数流程都会被执行一次的，同时area也没有真正变成对象的属性， dict 中并没有area。
那么我们有没有办法把一个类中的函数真正变成对象的属性，同时只有在第一次调用时进行一次计算，而之后每次调用不会重复计算呢？这就是Python中的lazy property。本文介绍两种方法。一种是使用python描述符，另一种是使用python修饰符。
输出为：
可以看到，area只在第一次调用时计算了一次，同时在调用以后area变成了对象的一个属性，同时值并不随半径的变化而变化。
输出为：
可以看到，area只在第一次调用时计算了一次，同时在调用以后area变成了对象的一个属性，同时值并不随半径的变化而变化。
函数的括号
1、不带括号时，调用的是这个函数本身
2、带括号（此时必须传入需要的参数），调用的是函数的return结果
函数 lazy_sum
函数调用 lazy_sum()
函数调用的结果 f = lazy_sum()
结果是一个函数 f
继续调用函数 f()
括号：
小括号( ) ：代表tuple元组数据类型，元组是一种不可变序列。创建方法很简单，大多时候都是用小括号括起来的。
tup=(1,2,3)
tup
(1,2,3)
()#空元组
()
55,#一个值的元组
(55,)
Python 元组遍历排序操作方法 有对元组操作的更详细讲解。
python中的中括号[ ] ：代表list列表数据类型，列表是一种可变的序列。其创建方法即简单又特别，像下面一样：
list('python')
['p','y','t','h','o','n']
如果想创建一个空的列表，或是一个值的列表其方法同元组创建，只要使用不同括号即可。 Pyhton列表list操作 讲解更适合新手深入认识什么是列表。
python大括号{ }花括号： 代表dict字典数据类型，字典是由键对值组组成。冒号':'分开键和值，逗号','隔开组。用大括号创建的方法如下：
dic={'jon':'boy','lili':'girl'}
dic
{'lili':'girl','jon':'boy'}
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