lambda的实现

一开始我并没打算在larva实现前面说的解析式和这篇要说的lambda，因为当时觉得解析式可以用循环来代替，lambda则可以用可调用对象代替，但后面发现还是做了比较好，毕竟这俩东西太方便了，如果没有的话代码写起来很啰嗦。其实碰到的第一个问题是列表解析式，因为我本来觉得，对我来说lambda使用的地方不是很多（虽然很多人喜欢用），不过在开始做列表解析式的时候，我忽然想到python中的map函数，如果用map配合lambda也是可以实现解析式的功能，所以先实现的反而是lambda，然而在做到一半的时候发现，预先设计的lambda语法配合map只能实现...for...in...的解析式，不能实现...for...in...if...，除非给map函数增加参数，所以又回过头做列表解析式，于是最后的结果是，列表、字典解析式和lambda都做了


语法方面，larva的lambda和python一样，不过在机制上做了一点修改。python的lambda是一个返回一个表达式值的匿名函数，和def没有什么区别，即：

f = lambda x : x + 1

相当于

def f(x):
    return x + 1

python中一切都是对象，所以这里的f也就是个普通变量，引用了一个函数对象，所以如果不是匿名地使用函数，用def代替lambda可读性可能还好些，这种机制虽然灵活，但有点太灵活了，如果忘了写函数的括号，语法上没错但是是另一个含义，比如我经常看到有人在关闭文件的时候写f.close，实际只是对close方法对象求值，没有实际关闭。考虑到这个问题，以及实际中函数本身作为对象的情况相对直接调用的情况少很多，larva规定函数、类、方法等不是对象，也就是不能作为单独表达式存在，如果要像一个对象一样用，就需要用lambda封装，比如：

g = lambda x : f(x)

则调用g(x)就相当于f(x)，只不过g是对象，而f不是，我觉得显式的语法更方便突出函数的非调用使用


lambda在两种语言中的重要区别可以用一个例子体现：

def main():
    i = 123
    f = lambda : i
    for i in range(10):
        print f()

python中执行这段代码，会打印0到9，原因在于，这个lambda是一个闭包函数，它里面用到的这个i是引用main函数当前调用的局部变量环境，因此main函数中的i变化时，调用f返回的是main中i的值


而类似的代码在larva下会打印出10个123，原因在于larva在生成lambda对象的时候不是关联到当前函数局部环境，而是对当前函数局部环境做了一个快照，即拷贝了一份保存到自己对象内部，如果要实现上述python的效果，可以改成这样：

func main():
    i = [123]
    f = lambda : i[0]
    for i[0] in range(10):
        print f()

由于lambda保存局部环境快照时用的浅拷贝，所以用一个容器就做到了


之所以这么做，起源于之前在网上看到一些朋友关于这个问题的争议，究竟是关联环境好，还是拷贝环境好，似乎更多人觉得拷贝更直观一些，不过我没有研究其他语言中的lambda或闭包是怎么处理的


lambda的实现和前述的列表、字典解析式类似，对于代码中每个lambda，都对应一个类，这个类有内建的op_call方法，也就是函数调用运算“()”的重载实现，当然这个类是继承自LarObj的，所以：

f = lambda x : x + i

就被实现为类似java代码：

f = new Lambda_0001(i);

其中当前环境，也就是变量i的值在构造时传入，由lambda对象保存，这个lambda对象的实现类似如下代码：

class Lambda_0001 extends LarObj
{
    private LarObj m_i;


    Lambda_0001(LarObj i)
    {
        m_i = i;
    }
    
    public LarObj op_call(LarObj x)
    {
        return x.op_add(m_i);
    }
}

而如果lambda中出现全局变量和this/super等，处理方式也和列表解析式的实现一致，全局变量不做快照，按照每次调用时的实际值参与运算，而若在方法中使用lambda，将Lambda_XXXX类实现在对应外部类中，this/super的访问等于是java帮忙做了个快照了