python中怎么在一个函数内调用另外一个函数，类似C语言那样的将event.py目录加入到system path中
import sys
sys.path.append("/Users/songrao/Library/Application Support/Sublime Text 3/Packages/User/")
from event import printme
python中函数嵌套循环语句时，return 如何正确使用返回值return
会直接另函数返回，函数就运行结束了 ， 所有该函数体内的代码都不再执行了，所以该函数体内的循环也不可能再继续运行 。
如果你需要让循环继续执行 ， 就不能return函数，而应该选用break或者continue 。
break：跳出所在的当前整个循环 ， 到外层代码继续执行 。
continue：跳出本次循环，从下一个迭代继续运行循环，内层循环执行完毕 ， 外层代码继续运行 。
return：直接返回函数，所有该函数体内的代码（包括循环体）都不会再执行 。
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
【python函数中套函数 python函数嵌套作用域】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')
---------------------------------------------------------------------------
TypeErrorTraceback (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):
---- 2return 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 ab
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 ab
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：
python中如果有嵌套函数,并且有多个同名变量该如何引用?不要再嵌套函数里面使用相同变量python函数中套函数 ， 很容易产生bugpython函数中套函数！这是非常不好python函数中套函数的编码习惯 。
python 函数嵌套函数a返回的是一个函数对象，c = a(3)那么c是一个函数b对象，可以调用 ， c(2)则调用此函数，函数的内容是计算x y然后返回，x来自于外层闭包a(3)中的参数3，y来自于c(2)中的参数2，故2 3=5，返回5 。
python中如何修改函数的中的内容看不懂 你的代码，你这是函数套函数么 。如果你想这样的话 ， 干嘛不把里面的函数写出去，然后调用它
python函数中套函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python函数嵌套作用域、python函数中套函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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