python函数返回引用 python函数返回none

Python中 自己定义的函数内生成的列表 怎么在外部中引用？

下面python函数返回引用的例子演示python函数返回引用了用3种方法来在外部引用函数内部定义python函数返回引用的列表：

#返回函数内部定义python函数返回引用的列表

def int_list1():

l=[1,2]

return l

#将函数内部列表定义成全局的

def int_list2():

global l

l=[3,4]

#将函数内部列表定义成函数的一个属性

def int_list3():

l=[5,6]

int_list3.l=l

print(int_list1())

int_list2()

print(l)

int_list3()

print(int_list3.l)

这是截图：

相关问答

Q1: python中变量的引用、可变和不可变类型、局部变量和全局变量

变量的引用

变量和数据都是保存在内存中的

变量和数据是分开存储的

数据保存在内存中某个位置，通过地址来标记

变量保存的是数据的地址，通过地址可以找到数据在内存空间的位置

把变量保存数据地址的过程称为引用

变量的重新赋值修改的是变量中引用数据的内存地址

变量之间的赋值实际是引用的传递

函数参数的传递，本质也是引用的传递

函数的返回值本身也是引用的传递

可变和不可变类型

不可变类型，内存中的数据不允许被修改python函数返回引用：数字类型（int,bool,float,complex,long(2,x)、字符串、元组（tuple）

可变类型，内存中的数据可以被修改python函数返回引用：列表list、字典dict

无论是可变还是不可变数据类型，通过赋值语句，都会改变变量的引用

Hash函数只能接收不可变数据类型，字典的键也只能是不可变数据类型，字典的value值可以是任意数据类型

局部变量

1.在函数内部定义的变量就是局部变量（作用范围只能是当前函数内部）

2.在函数外部无法直接访问局部变量

3.不同的函数中可以定义同名的局部变量

4.局部变量的生命周期：从定义变量时开始，到函数运行结束

全局变量

1.在所有函数外边定义的变量就是全局变量

2.让所有函数都能访问到，可以作为函数通信的桥梁

3.一般情况下，为了和普通变量的区别，需要加上g_或gl_前缀

4.全局变量一般放在所有函数的最上面

5.在函数内部修改全局变量，必须要加上global关键字，如果不加global只是定义了一个同名的局部变量

函数的多个返回值

Q2: 求帮助，Python闭包和返回函数问题

（1）unpack tuple和list, 可以让函数返回多个值

def count():

return (1, 2, 3) # 或者 return [1, 2, 3]

# 把列表解包，把1 2 3 分别赋值给 a b c

a, b, c = count()

print a, b, c

# 输出 1, 2, 3

（2）假设python函数返回引用你知道Python的dict类型。Python中，在函数中定义一个变量的时候，会在一个隐藏的叫locals的dict里面插入key-value，其中key是变量名，value是变量值。而引用一个变量的时候，则首先会在这个叫locals的dict里面，根据变量名作为key，去查对应的值。

var = 1 # 你可以认为这里进行python函数返回引用了 locals['var'] = 1 的操作

print var # 在对var变量进行求值的时候，就在locals['var']里面找var变量对应的值

（3）for循环中，每次循环只是给 `i` 重新绑定值

for i in (1, 2, 3):

print i

print i

# 一次输入 1 2 3 3

每次`for i in (1, 2, 3)`相当于在`print i`之前，进行了

`locals['i'] = 1`

`locals['i'] = 2`

`locals['i'] = 3`

的操作

所以最后的`print i`再去locals字典里面找`i`的时候，就变成 3 了。

（4）闭包是 一个函数加上这个函数引用的外部变量

var = 1

def f():

print var

# 这里的闭包是函数 f 和 f 引用的外部变量 var

def count():

var2 = 2

def f():

print var2

# 这里的闭包是函数 f 和 f 引用的外部变量 var2

return f

拿第一个函数 f 来说。在 f 运行的时候，解释器拿着'var'这个字符串去locals字典里面找，发现找不到，于是在closure字典里面找，最后closure字典里面找，你可以认为就是找closure['var']，然后发现找到对应的值。count里面的 f 函数同理。

（为了容易理解，我这里说谎了。实际上 f 压根没有closure，count里面的 f 才有。其实closure压根不是像locals那样的字典）

（5）函数定义时，函数只是记录变量的名字。

要区分什么是名字，什么是值。

`i = 1`这里 i 只是名字，只是一个字符串 'i' 。这句话运行完，locals['i'] = 1，就说 i 对应的值是1

def count():

fs = []

for i in range(1, 4):

# 定义一个函数，等价于运行了 locals['f'] = 真正生成的函数

# 每次循环，这里都会重新生成一个函数，然后把重新生成的函数赋值给 locals['f']

def f():

return i * i # 引用了'i'这个名字，但并不是引用了'i'对应的值

# 等价于 locals['fs'].append(locals['f'])

# f 不是函数，它只是一个名字'f'。f 引用的东西，也就是locals['f']才是真正的函数

fs.append(f)

# 于是这个for循环生成了三个函数，这三个函数是没有名字的，这个函数运行完后，它们跟'f'这个名字就毛关系都没有了(是的我说慌了，但可以先不管)

# 把整个列表返回，这个列表包含了三个函数

return fs

# count()返回三个函数的列表，unpack 列表的语法把列表中的三个函数抽出来，重新给python函数返回引用他们命名为 f1, f2, f3

# 也就是说，

# locals['f1'] = 列表中的第1个函数

# locals['f2'] = 列表中的第2个函数

# locals['f3'] = 列表中的第3个函数

# 这三个函数跟'f'这个名字现在毛关系都没有。（其实是有的，但为了说明需要简化，现在你可以完全不管括号里面说的话）

f1, f2, f3 = count()

print f1(), f2(), f3()

# 好了我们运行它们，输入都是 9

# def f():

# return i * i

这是因为 f1 现在对应的函数，里面引用了 'i' 这个字符串，我们根据 'i '这个字符串去找它对应的值，先找到 f 当前的locals字典，发现没有，因为函数定义的时候没有定义 i 变量。然后再去closure['i']里面找，因为Python是通过closure字典实现闭包的（就当它是对的好不好），所以我们可以在closure['i']找到值，这个值就是我们上一次运行的时候count函数里面残留的locals['i']，而由于for循环三遍之后，locals['i'] == 3，所以找到 i 的值就是3。所以最后输出都是9

Q3: 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”

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：

关于python函数返回引用和python函数返回none的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。