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綁定
仔細的讀者能夠記得我在 第 1 部門的函數技巧中指出的限制。特殊在 Python 中不克不及防止表現函數表達式的稱號的從新綁定。在 FP 中，稱號平日被懂得為較長表達式的縮寫，但這一說法暗示著“統一表達式老是求出雷同的值”。假如標志的稱號從新被綁定，這一暗示便不成立。例如，讓我們界說一些在函數編程中要用到的快捷表達式，好比：
清單 1. 以下 Python FP 部門的從新綁定要形成毛病
>>> car =
lambda
lst: lst[0]
>>> cdr =
lambda
lst: lst[1:]
>>> sum2 =
lambda
lst: car(lst)+car(cdr(lst))
>>> sum2(range(10))
1
>>> car =
lambda
lst: lst[2]
>>> sum2(range(10))
5
不幸的是，完整雷同的表達式 sum2(range(10)) 在法式中的兩處求得兩個分歧的值，即便該表達式本身並沒有在其參數中應用任何可變變量。
榮幸的是， functional 模塊供給了稱為 Bindings 的類（向 Keller 提議）來避免如許的從新綁定（至多在有時情形下，Python 不會阻攔同心專心想要消除綁定的法式員）。但是應用 Bindings 須要一些額定的語法，如許不測就不太輕易產生。在 functional 模塊的示例中，Keller 將 Bindings 實例定名為 let （我假定在 ML 家族說話的 let 症結詞的前面）。 例如，我們會如許做：
清單 2. 具有平安從新綁定的 Python FP 部門
>>>
from
functional
import
*
>>> let = Bindings()
>>> let.car =
lambda
lst: lst[0]
>>> let.car =
lambda
lst: lst[2]
Traceback (innermost last):
File "<stdin>", line 1,
in
?
File "d:\tools\functional.py", line 976,
in
__setattr__
raise
BindingError, "Binding '%s' cannot be modified." % name
functional.BindingError: Binding 'car' cannot be modified.
>>> car(range(10))
0
很顯著，真實的法式必需做一些設置來捕捉“綁定毛病”，並且他們被拋出也防止了一類成績的湧現。
與 Bindings 一路， functional 供給 namespace 函數從 Bindings 實例中獲得定名空間（現實上是個字典）。假如願望在 Bindings 中界說的（弗成變）定名空間中運算一個表達式，這異常輕易完成。Python 的 eval() 函數許可在定名空間中停止運算。 讓我們經由過程一個示例來弄清晰：
清單 3. 應用弗成變定名空間的 Python FP 部門
>>> let = Bindings()
# "Real world" function names
>>> let.r10 = range(10)
>>> let.car =
lambda
lst: lst[0]
>>> let.cdr =
lambda
lst: lst[1:]
>>> eval('car(r10)+car(cdr(r10))', namespace(let))
>>> inv = Bindings()
# "Inverted list" function names
>>> inv.r10 = let.r10
>>> inv.car =
lambda
lst: lst[-1]
>>> inv.cdr =
lambda
lst: lst[:-1]
>>> eval('car(r10)+car(cdr(r10))', namespace(inv))
17
閉包
FP 中有個風趣的概念 -- 閉包。現實上，閉包對很多開辟人員都異常風趣，即便在如 Perl 和 Ruby 如許的無函數說話中也都包含閉包這一功效。並且，Python 2.1 今朝正想參加辭匯規模限制功效，這一功效將供給閉包的年夜部門功效。
甚麼 是閉包呢？ Steve Majewski 比來在 Python 消息組供給了對這一概念的很好描寫：
對象是附帶進程的數據……閉包是附帶數據的進程。
閉包就象是 FP 的 Jekyll 關於 OOP 的 Hyde （腳色或許也能夠對換）。閉包相似對象示例，是一種將一年夜批數據和功效封裝在一路的一種方法。
讓我們回到先前的處所懂得對象和閉包處理甚麼成績，同時懂得一下成績假如沒有這兩樣是若何處理的。函數前往的成果常常是由其盤算中應用的高低文決議的。最多見的 -- 也能夠是最顯著的 -- 指定高低文的辦法是向函數傳遞某些參數，告訴函數處置甚麼值。但有時刻“配景”和“遠景”參數有著實質的差別 -- 在這特准時刻函數正在處置的和函數為多段潛伏挪用而“設置裝備擺設”之間的差別。
當把重點放在遠景的時刻，有很多處置配景的辦法。個中一種是簡略“咬出槍彈”的辦法，在每次挪用的時刻傳遞函數須要的每個參數。這類辦法平日在挪用鏈中，只需在某些處所有能夠須要值，就會傳遞一些值（或帶有多成員的構造）。以下是一個小示例：
清單 4. 顯示 cargo 變量的 Python 部門
>>>
defa
(n):
... add7 = b(n)
...
return
add7
...
>>>
defb
(n):
... i = 7
... j = c(i,n)
...
return
j
...
>>>
defc
(i,n):
...
return
i+n
...
>>> a(10)
# Pass cargo value for use downstream
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在 cargo 示例的 b() 中， n 除起到傳遞到 c() 的感化外並沒有其他感化。另外一種辦法將應用全局變量：
清單 5. 顯示全局變量的 Python 部門
>>> N = 10
>>>
defaddN
(i):
...
global
N
...
return
i+N
...
>>> addN(7)
# Add global N to argument
17
>>> N = 20
>>> addN(6)
# Add global N to argument
26
全局變量 N 在任何願望挪用 addN() 的時刻起感化，但沒有需要明白地傳遞全局配景“高低文”。另外一個更 Python 公用的技巧是將一個變量在界說時“解凍”入一個應用默許參數的函數：
清單 6. 顯示解凍變量的 Python 部門
>>> N = 10
>>>
defaddN
(i, n=N):
...
return
i+n
...
>>> addN(5)
# Add 10
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>>> N = 20
>>> addN(6)
# Add 10 (current N doesn't matter)
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解凍變量實質上就是閉包。某些數據被“附屬”於 addN() 函數。關於完全的閉包，當界說 addN() 的時刻，一切的數據在挪用的時刻都將可用。但是，在這個示例（或許很多更硬朗的示例）中，應用默許的參數就可以簡略的夠用了。 addN() 從未應用的變量其實不會對其盤算形成影響。
接著讓我們來看一個更接近真實成績的 OOP 辦法。年份的時光是我想起了那些“會面”作風的搜集各類數據的稅收法式 -- 不用有特定的次序 -- 終究應用全體數據來盤算。讓我們創立一個簡略的版本：
清單 7. Python 作風的稅收盤算類/示例
class
TaxCalc:
deftaxdue
(self):
return
(self.income-self.deduct)*self.rate
taxclass = TaxCalc()
taxclass.income = 50000
taxclass.rate = 0.30
taxclass.deduct = 10000
print
"Pythonic OOP taxes due =", taxclass.taxdue()
在 TaxCalc 類（或其實例）中，能搜集一些數據 -- 可以以隨意率性次序 -- 一旦取得了所需的一切元素，就可以挪用這一對象的辦法來完成這一年夜批數據的盤算。一切一切都在實例中，並且，分歧示例攜帶分歧的數據。創立多示例和差別它們的數據的能夠性弗成能存在於"全局變量"或"解凍變量"辦法中。"cargo" 辦法能處置這個成績，但關於擴大的示例來講，我們看到它能夠是開端傳遞各類值的需要前提了。既然我們已講到這，留意傳遞新聞的 OPP 作風是若何處置的也異常風趣（Smalltalk 或 Self 與此相似，一些我應用的 OOP xBase 變量也是如斯）：
清單 8. Smalltalk 作風 (Python) 的稅收盤算
class
TaxCalc:
deftaxdue
(self):
return
(self.income-self.deduct)*self.rate
defsetIncome
(self,income):
self.income = income
return
self
defsetDeduct
(self,deduct):
self.deduct = deduct
return
self
defsetRate
(self,rate):
self.rate = rate
return
self
print
"Smalltalk-style taxes due =", \
TaxCalc().setIncome(50000).setRate(0.30).setDeduct(10000).taxdue()
用每一個 "setter" 來前往 self 使我們能把“現有的”器械看做是每一個辦法運用的成果。這與 FP 閉包辦法有很多風趣的類似點。
有了 Xoltar 對象包，我們就可以創立具有所希冀的歸並數據與函數特征的完全的閉包，同時還許可多段閉包（nee 對象）來包括分歧的包：
清單 9. Python 函數作風的稅收盤算
from
functional
import
*
taxdue =
lambda
: (income-deduct)*rate
incomeClosure =
lambda
income,taxdue: closure(taxdue)
deductClosure =
lambda
deduct,taxdue: closure(taxdue)
rateClosure =
lambda
rate,taxdue: closure(taxdue)
taxFP = taxdue
taxFP = incomeClosure(50000,taxFP)
taxFP = rateClosure(0.30,taxFP)
taxFP = deductClosure(10000,taxFP)
print
"Functional taxes due =",taxFP()
print
"Lisp-style taxes due =", \
incomeClosure(50000,
rateClosure(0.30,
deductClosure(10000, taxdue)))()
我們界說的每個閉包函數都攜帶了函數規模內界說的任何值，然後將這些值綁定到函數對象的全局規模。但是，函數的全局規模看上去不用與現實模塊的全局規模雷同，同時與分歧閉包的“全局”規模也不雷同。閉包只是簡略地“攜帶數據”。
在示例中，我們應用了一些特別函數在閉包規模 (income、deduct、rate) 內放入了特定綁定。修正設計以在規模內放入任何綁定也異常簡略。我們還可以在示例中應用具有纖細差異的分歧函數作風，固然這只是為了好玩。第一個勝利的將附加值綁定入閉包規模內；使 taxFP 成為可變，這些“參加到閉包”的行可以隨意率性次序湧現。但是，假如要應用如 tax_with_Income 如許的弗成變稱號，就必需將綁定行依照必定次序分列，然後將後面的綁定傳遞到下一個。不管若何，一旦必須的一切被綁定入閉包的規模內，我們就挪用 "seeded" 函數。
第二種作風看上去更接近 Lisp，（對我來講更像圓括號）。假如不斟酌雅觀，第二種作風中產生了二件風趣的工作。第一件是稱號綁定完整被防止了。第二種作風是一個單一表達式而不應用語句（請參閱 第 1 部門，評論辯論為何如許會有成績）。
其它有關“Lisp 作風”閉包應用的風趣例子是其與上文提到的“Smalltalk 作風”新聞傳遞辦法有若干相似。二者積累了值和挪用 taxdue() 函數／辦法（假如沒有准確的數據，二者在這些原始版本中都將報錯）。“Smalltalk 作風”在每步之間傳遞對象，而“Lisp 作風”傳遞一個持續。但如果是更深一層懂得，函數和面向對象編程年夜部門都是如許。
