本系列文章配套代码获取有以下三种途径：
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可以在以下网站查看，该网站是使用JupyterLite搭建的web端Jupyter环境，因此无需在本地安装运行环境即可使用，首次运行浏览器需要下载一些配置文件（大约20M）：
https://returu.github.io/Python_Basic/lab/index.html-
也可以通过百度网盘获取，需要在本地配置代码运行环境，环境配置可以查看【Python基础】2.搭建Python开发环境：
链接：https://pan.baidu.com/s/1x2Ynh_VibPY2u-HWTaJo8w?pwd=mnsj提取码：mnsj
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前往GitHub详情页面，单击 code 按钮，选择Download ZIP选项：
https://github.com/returu/Python_Basic——————————————————
1.将函数作为其他函数的参数或返回值：
在Python中。万物皆对象，函数也不例外。因此，可以将函数赋值给一个变量，也可以将其作为其他函数的参数或者返回值。
1# 首先定义一个函数，该函数不带参数
2>>> def print_something():
3... print('something')
4
5# 再定义第二个函数，该函数有一个参数func，代表要运行的函数
6>>> def run_something(func):
7... func()
8
9# 将第一个函数作为参数传递给第二个函数
10>>> run_something(print_something)
11something
下面再运行一个带有参数的函数。
1# 首先定义一个求和函数，其参数为可变数量的参数
2>>> def add_args(*args):
3... print(sum(args))
4
5# 再定义第二个函数，参数func代表要运行的函数，*args代表可变数量的参数
6>>> def run_something(func , *args):
7... func(*args)
8
9# 将参数传递给第二个函数
10>>> run_something(add_args , 2 , 3 , 4)
119
需要注意的是，上面传递的是函数名func，而不是func()。加圆括号（）表示调用该函数，不加圆括号表示引用该函数。
1>>> def print_something():
2... print('something')
3
4# 引用函数
5>>> print_something
6<function __main__.print_something()>
7
8# 调用函数
9>>> print_something()
10something
2.匿名函数：
匿名函数是使用lambda保留字定义的特色函数，也称为lambda函数。
其语法形式如下，匿名函数并非没有名字，而是将函数名作为函数结果返回。
1<函数名> = lambda <参数列表> : <表达式>
其等价于：
1def <函数名> (<参数列表>):
2 return <表达式>
lambda函数适用于定义简单的、能够在一行代码内表示的函数，返回一个函数类型。
1>>> f = lambda x , y : x * y
2>>> type(f)
3function
4>>> f(2 , 3)
56
3.内部函数：
在一个函数的内部可以再定义另一个函数。
1>>> def outer_func(x , y):
2... def inner_func(a , b):
3... return a + b
4... return inner_func(x , y)
5
6>>> outer_func(1 , 2)
73
如果需要在另一个函数内执行多次复杂任务，内部函数会非常有用，可以避免循环或重复代码。
4.闭包（Closure）：
4.1 闭包定义：
闭包就是在外部函数中定义一个内部函数，内部函数可以修改和记录在该函数之外创建的变量的值，外部函数的返回值是内部函数。
需要注意的是，闭包中外部函数返回的不是一个具体的值，而是一个函数。一般情况下，返回的函数会赋值给一个变量，这个变量可以在后面被继续执行调用。
创建一个闭包需要满足以下几点:
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必须有一个内部函数；
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内部函数必须引用外部函数中的变量；
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外部函数的返回值必须是内部函数。
1>>> def outer_func(x): # 外部函数
2... print(f'外部层函数的参数：{x}')
3... def inner_func(y): # 内部函数
4... print(f'内层函数的参数：{y}')
5... return x + y
6... return inner_func # 返回值为内部函数
7
8>>> result = outer_func(1)
9外部层函数的参数：2
10>>> result
11<function __main__.outer_func.<locals>.inner_func(y)>
12>>> result(2)
13内层函数的参数：2
143
4.2 __closure__属性：
闭包的__closure__属性记录着自由变量的参数对象地址，当闭包被调用时，系统就会根据该地址找到自由变量，完成整体的函数调用。
1>>> result.__closure__
2(<cell at 0x000001C6BDD082E0: int object at 0x000001C6B88D6950>,)
可以看到__closure__属性显示的内容是一个int类型对象，这个对象就是result中自由变量x的初始值。__closure__属性的类型是一个元祖，表明闭包支持多个自由变量的形式。
4.3 闭包用途：
闭包的用途主要是使我们在函数外部能够访问到函数内部的变量。通过使用闭包，可以通过在外部调用闭包函数，从而在外部访问到函数内部的变量，可以使用这种方法来创建私有变量。
1>>> def outer_func(a):
2... b = 10
3... def inner_func(x):
4... print(f'{a}*{x}+{b}')
5...
6... return inner_func
7
8>>> F = outer_func(5)
9>>> F(20)
内部函数inner_func()可以访问嵌套作用域内的链各个变量：参数a和变量b。这种嵌套作用域引用，就是Python函数能够保留状态信息的主要方法了。
4.4 nonlocal关键字：
本地函数可以通过global关键字声明对全局变量进行引用修改，那么，内嵌函数内部想对嵌套作用域中的变量进行修改，可以通过nonlocal关键字进行声明。
1>>> def outer_func(a):
2... b = 10
3... def inner_func(x):
4... nonlocal b
5... b += 1
6... print(f'{a}*{x}+{b}')
7...
8... return inner_func
9
10>>> F = outer_func(5)
11>>> F(20)
125*20+11
13>>> F(20)
145*20+12
15>>> F(20)
165*20+13
4.4 闭包的缺点：
由于闭包会使得函数中的变量都被保存在内存中，会增加内存消耗。
因此不能滥用闭包，否则会造成程序的性能问题，导致内存泄漏。
本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
