Python函数式编程中的闭包和生成器

在Python中，函数式编程是一种非常流行的编程范式，它支持很多高级的技巧，比如闭包和生成器。这篇文章将简单介绍一下闭包和生成器的概念，以及它们在函数式编程中的应用。

闭包

闭包是指一个函数和它所在的环境变量组合而成的实体。这些变量在函数中被引用，但并不在函数的参数列表中出现。这意味着，当函数被调用时，它将引用在它的定义上下文中定义的变量。

下面是一个简单的闭包的例子：

def outer_func(x):
    def inner_func(y):
        return x + y
    return inner_func

closure = outer_func(10)
print(closure(5))  # 输出 15

在这个例子中，我们定义了一个名为outer_func的函数，它接受一个整数参数x。这个函数里面定义了另一个函数inner_func，它接受一个整数参数y，并返回x + y的结果。最后，outer_func返回了inner_func的引用，实际上返回了一个闭包。

我们将这个闭包赋值给了一个变量closure，并调用它，传入了参数5。因为closure实际上是inner_func的引用，并且在outer_func中我们传入了10这个值，所以最终输出结果是15。

生成器

生成器是一种特殊的函数，它不是返回单个值，而是可以根据需要生成多个值的序列。生成器的优点在于可以节省内存和计算时间，因为只在需要使用时才会生成值。

下面是一个生成器的例子：

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    while n > 0:
        yield a
        a, b = b, a + b
        n -= 1

for i in fibonacci(10):
    print(i)

在这个例子中，我们定义了一个名为fibonacci的生成器函数。它接受一个整数参数n，用于指定生成器将生成多少个斐波那契数列中的数字。在while循环中，我们使用yield语句产生一个值，并在循环中进行迭代，生成一个斐波那契数列。

注意，由于生成器只在需要时才会产生一个值，因此代码的内存消耗和计算时间都不会太高。在上面的例子中，我们使用了一个简单的for循环来迭代生成器，依次输出其中的斐波那契数列。

小结

闭包和生成器是Python函数式编程中非常有用的技巧。闭包可以让我们在定义一个函数的时候，引用在定义上下文中定义的变量，实现更加灵活的程序；而生成器可以让我们节省内存和计算时间，实现更加高效的程序。在实际的开发中，我们可以根据具体的情况选择使用闭包和生成器，从而更好地实现我们的程序。