谈谈PHP闭包(Closure)的使用

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不知不觉发现PHP已经出到了5.5版本,而自己一直在用PHP5.2,让我看起来像深山出来的小伙子一样,又土又落后。在我习惯在javascript中使用闭包之后,忽然间对PHP的闭包打起了兴趣。

于是乎在网上下了个WAMP集成开发环境,是PHP5.3版本的(PHP5.3开始引入了闭包的特性),不得不说WAMP安装使用真的很方便。简单配置了一下,开始动手。
 

匿名函数
提到闭包就不得不想起匿名函数,也叫闭包函数(closures),貌似PHP闭包实现主要就是靠它。声明一个匿名函数是这样:

复制代码代码如下:


$func = function() {

}; //带结束符


可以看到,匿名函数因为没有名字,如果要使用它,需要将其返回给一个变量。匿名函数也像普通函数一样可以声明参数,调用方法也相同:

复制代码代码如下:


$func = function( $param ) {
    echo $param;
};


$func( 'some string' );

//输出:
//some string


顺便提一下,PHP在引入闭包之前,也有一个可以创建匿名函数的函数:create function,但是代码逻辑只能写成字符串,这样看起来很晦涩并且不好维护,所以很少有人用。
 


实现闭包
将匿名函数在普通函数中当做参数传入,也可以被返回。这就实现了一个简单的闭包。

下边有三个例子

复制代码代码如下:


//例一
//在函数里定义一个匿名函数,并且调用它
function printStr() {
    $func = function( $str ) {
        echo $str;
    };
    $func( 'some string' );
}


printStr();

 

//例二
//在函数中把匿名函数返回,并且调用它
function getPrintStrFunc() {
    $func = function( $str ) {
        echo $str;
    };
    return $func;
}

$printStrFunc = getPrintStrFunc();
$printStrFunc( 'some string' );

 


//例三
//把匿名函数当做参数传递,并且调用它
function callFunc( $func ) {
    $func( 'some string' );
}

$printStrFunc = function( $str ) {
    echo $str;
};
callFunc( $printStrFunc );

//也可以直接将匿名函数进行传递。如果你了解js,这种写法可能会很熟悉
callFunc( function( $str ) {
    echo $str;
} );


连接闭包和外界变量的关键字:USE
闭包可以保存所在代码块上下文的一些变量和值。PHP在默认情况下,匿名函数不能调用所在代码块的上下文变量,而需要通过使用use关键字。


换一个例子看看:

复制代码代码如下:


function getMoney() {
    $rmb = 1;
    $dollar = 6;
    $func = function() use ( $rmb ) {
        echo $rmb;
        echo $dollar;
    };
    $func();
}


getMoney();

//输出:
//1
//报错,找不到dorllar变量


可以看到,dollar没有在use关键字中声明,在这个匿名函数里也就不能获取到它,所以开发中要注意这个问题。
 


有人可能会想到,是否可以在匿名函数中改变上下文的变量,但我发现是不可以的:

复制代码代码如下:


function getMoney() {
    $rmb = 1;
    $func = function() use ( $rmb ) {
        echo $rmb;
        //把$rmb的值加1
        $rmb++;
    };
    $func();
    echo $rmb;
}


getMoney();

//输出:
//1
//1


啊,原来use所引用的也只不过是变量的一个副本而已。但是我想要完全引用变量,而不是复制。


要达到这种效果,其实在变量前加一个 & 符号就可以了:

复制代码代码如下:


function getMoney() {
    $rmb = 1;
    $func = function() use ( &$rmb ) {
        echo $rmb;
        //把$rmb的值加1
        $rmb++;
    };
    $func();
    echo $rmb;
}


getMoney();

//输出:
//1
//2


好,这样匿名函数就可以引用上下文的变量了。如果将匿名函数返回给外界,匿名函数会保存use所引用的变量,而外界则不能得到这些变量,这样形成‘闭包'这个概念可能会更清晰一些。


根据描述改变一下上面的例子:

复制代码代码如下:


function getMoneyFunc() {
    $rmb = 1;
    $func = function() use ( &$rmb ) {
        echo $rmb;
        //把$rmb的值加1
        $rmb++;
    };
    return $func;
}


$getMoney = getMoneyFunc();
$getMoney();
$getMoney();
$getMoney();

//输出:
//1
//2
//3


总结
PHP闭包的特性并没有太大惊喜,其实用CLASS就可以实现类似甚至强大得多的功能,更不能和js的闭包相提并论,只能期待PHP以后对闭包支持的改进。不过匿名函数还是挺有用的,比如在使用preg_replace_callback等之类的函数可以不用在外部声明回调函数了。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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