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接着上次的Python函数式编程，小编继续往下学习了函数式编程的剩下的一些内容。今天的内容包括返回函数和匿名函数。顺便说一句，Python真的比R难学啊，对于没有计算机学科基础的同学来说，自学Python确实挺头疼的。
所谓返回函数，顾名思义，就是把函数作为返回值。高阶函数除了可以将函数作为参数之外，还可以将函数作为结果进行返回。下面来实现一个可变参数的连乘，求积函数可定义为：
def calc_fac(*args):
fx = 0
for n in args:
fx = fx * n
return fx
很多时候当求积函数定义好后我们并不需要立即求积，而是会根据后面的计算再行调用。这时，我们就可以先不返回函数的结果，而是将函数本身返回，如下可见：
def lazy_fac(*args):
def fac():
fx = 0
for n in args:
fx = fx * n
return fx
return fac
重新定义求积函数后，当我们调用lazy_fac()时，返回的就不是求积的结果啦，而是求积函数：
>>> a=lazy_fac(1,2,3,4)
>>> a
.fac at 0x002a5dr42>
而当调用函数 a 时，求积过程才被执行：
>>> a()
24
此例中，我们在函数lazy_fac中又定义了函数fac，fac可称做内部函数，而lazy_fac为外部函数。内部函数fac可以引用外部函数的的参数和局部变量。参数和变量都保存在我们最后返回的内部函数fac中。这种程序结构在Python上我们称之为闭包。
在闭包结构中，函数作为结果返回时，函数过程并没有被立刻执行，而是等我们调用 a( )后才执行。
总之，在函数式编程里，函数除了可以返回一个计算结果之外，也可以返回一个未执行的函数。当返回函数时，始终牢记该函数并未被执行，返回函数中尽量不要引入循环变量等可能引起变化的变量。
当我们在传入函数时或者代码结构过于复杂时，我们可以通过匿名函数来代替显式的函数定义。此时，匿名函数会大大简化代码结构，可以使之更为精炼。
以之前介绍的 map 函数为例来计算 x3 看看匿名函数的功能：
>>> list(map(lambda x: x * x * x, [1, 2, 3]))
[1, 8, 27]
对比可以看出，匿名函数lambda x : x*x*x 就相当于：
def f(x):
return x * x * x
lambda作为匿名函数的关键字，冒号前面的 x 表示匿名函数的参数。匿名函数只能有一个表达式，无需像定义函数那样写 return。因为匿名函数没有函数名，在使用过程中就不需要担心函数名的冲突。匿名函数作为一个函数对象，也符合向变量进行赋值的规则：
>>> fx = lambda x: x * x * x
>>> fx
at 0x101c6ef28>
>>> f(4)
64
同样，匿名函数作为一个函数也可以被被当成返回函数：
def f(x):
return lambda: x * x * x
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