python闭包,,闭包:关于闭包,即函



闭包:

关于闭包,即函数定义和函数表达式位于另一个函数的函数体内(嵌套函数),而且,这些内部函数可以访问他们所在的外部函数中声明的所有局部变量、参数,当其中一个这样的内部函数在包含它们的外部函数之外被调用时,就会形成闭包,也就是说,内部函数会在外部函数返回后被执行,而当这个内部函数执行时,它仍然必需访问其外部函数的局部变量、参数以及其他内部函数,这些局部变量、参数和函数声明(最初时)的值是外部函数返回时的值,但也会受到内部函数的影响。

闭包的意义:

返回函数对象,不仅仅是一个函数对象,在该函数外还包裹了一层作用域,这使得,该函数无论在何处调用,优先使用自己外层包裹的作用域

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构,Python也支持这一特性,下面就开始介绍Python中的闭包。

? 首先看看闭包的概念:闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以,闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。

在开始介绍闭包之前先看看Python中的namespace。

Python中的namespace

Python中通过提供 namespace 来实现重名函数/方法、变量等信息的识别,其一共有三种 namespace,分别为:

local namespace: 作用范围为当前函数或者类方法global namespace: 作用范围为当前模块build-in namespace: 作用范围为所有模块

? 当函数/方法、变量等信息发生重名时,Python会按照 “local namespace -> global namespace -> build-in namespace”的顺序搜索用户所需元素,并且以第一个找到此元素的 namespace 为准。

同时,Python中的内建函数locals()和globals()可以用来查看不同namespace中定义的元素。

看一个例子:

s = "string in global"num = 99def numFunc(a, b):    num = 100    print("numFunc的s: ", s)    def addFunc(a, b):        s = "string in addFunc"        print("addFunc的 s: ", s)        print("addFunc的num: ", num)        print("addFunc的locals : ", locals())        print()        return "%d + %d = %d" % (a, b, a + b)    print("numFunc的locals: ", locals())    print()    return addFunc(a, b)numFunc(3, 6)print("全局: ", globals())

结果:

numFunc的s:  string in globalnumFunc的locals:  {‘addFunc‘: <function numFunc.<locals>.addFunc at 0x0317E8A0>, ‘b‘: 6, ‘a‘: 3, ‘num‘: 100}addFunc的 s:  string in addFuncaddFunc的num:  100addFunc的locals :  {‘s‘: ‘string in addFunc‘, ‘b‘: 6, ‘a‘: 3, ‘num‘: 100}全局:  {‘__name__‘: ‘__main__‘, ‘__doc__‘: None, ‘__package__‘: None, ‘__loader__‘: <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0301A310>, ‘__spec__‘: None, ‘__annotations__‘: {}, ‘__builtins__‘: <module ‘builtins‘ (built-in)>, ‘__file__‘: ‘E:\\Python\\PythonProject\\flys\\qq.py‘, ‘__cached__‘: None, ‘s‘: ‘string in global‘, ‘num‘: 99, ‘numFunc‘: <function numFunc at 0x0317E8E8>}[Finished in 0.4s]

? 代码中通过locals()和globals()获取了不同namespace中定义的元素,当在”numFunc”函数中访问s变量的时候,由于local namespace中没有定义s,所以会找到global中的s;但是,由于”addFunc”的local namespace中有s,所以可以直接使用。

Python创建闭包

? 下面通过一个例子一步一步分析一下Python如何实现闭包。

#定义一个函数def test(number):    #在函数内部再定义一个函数,并且这个函数用到了外边函数的变量,那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包    def test_in(number_in):        print("in test_in 函数, number_in is %d"%number_in)        return number+number_in    #其实这里返回的就是闭包的结果    return test_in#给test函数赋值,这个20就是给参数numberret = test(20)#注意这里的100其实给参数number_inprint(ret(100))#注意这里的200其实给参数number_inprint(ret(200))

结果:

in test_in 函数, number_in is 100120in test_in 函数, number_in is 200220

在Python中创建一个闭包可以归结为以下三点:

闭包函数必须有内嵌函数内嵌函数需要引用该嵌套函数上一级namespace中的变量闭包函数必须返回内嵌函数

通过这三点,就可以创建一个闭包.

__closure__属性

在Python中,函数对象有一个__closure__属性,我们可以通过这个属性看看闭包的一些细节。

def greeting_conf(prefix):    def greeting(name):        print(prefix, name)    return greetingmGreeting = greeting_conf("Good Morning")print(dir(mGreeting))print(mGreeting.__closure__)print(type(mGreeting.__closure__[0]))print(mGreeting.__closure__[0].cell_contents)

? 通过__closure__属性看到,它对应了一个tuple,tuple的内部包含了cell类型的对象。

对于这个例子,可以得到cell的值(内容)为”Good Morning”,也就是变量”prefix”的值。

[‘__annotations__‘, ‘__call__‘, ‘__class__‘, ‘__closure__‘, ‘__code__‘, ‘__defaults__‘, ‘__delattr__‘, ‘__dict__‘, ‘__dir__‘, ‘__doc__‘, ‘__eq__‘, ‘__format__‘, ‘__ge__‘, ‘__get__‘, ‘__getattribute__‘, ‘__globals__‘, ‘__gt__‘, ‘__hash__‘, ‘__init__‘, ‘__init_subclass__‘, ‘__kwdefaults__‘, ‘__le__‘, ‘__lt__‘, ‘__module__‘, ‘__name__‘, ‘__ne__‘, ‘__new__‘, ‘__qualname__‘, ‘__reduce__‘, ‘__reduce_ex__‘, ‘__repr__‘, ‘__setattr__‘, ‘__sizeof__‘, ‘__str__‘, ‘__subclasshook__‘](<cell at 0x012AA330: str object at 0x02E47570>,)<class ‘cell‘>Good Morning

? 从这里可以看到闭包的原理,当内嵌函数引用了包含它的函数(enclosing function)中的变量后,这些变量会被保存在enclosing function的__closure__属性中,成为enclosing function本身的一部分;也就是说,这些变量的生命周期会和enclosing function一样。

闭包再理解

? 内部函数对外部函数作用域里变量的引用(非全局变量),则称内部函数为闭包。闭包只是在表现形式上跟函数类似,但实际上不是函数。

# closure.pydef counter(start=0):    count=[start]    def incr():        count[0] += 1        return count[0]    return incr

启动python解释器

>>>import closeure>>>c1=closeure.counter(5)>>>print(c1())6>>>print(c1())7>>>c2=closeure.counter(100)>>>print(c2())101>>>print(c2())102
nonlocal访问外部函数的局部变量(python3)
def counter(start=0):    def incr():        nonlocal start        start += 1        return start    return incrc1 = counter(5)print(c1())print(c1())c2 = counter(50)print(c2())print(c2())print(c1())print(c1())print(c2())print(c2())

看一个闭包的实际例子:

def line_conf(a, b):    def line(x):        return a*x + b    return lineline1 = line_conf(1, 1)line2 = line_conf(4, 5)print(line1(5))print(line2(5))

? 这个例子中,函数line与变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候,我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个变量的取值,这样,我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b,就可以获得不同的直线表达函数。由此,我们可以看到,闭包也具有提高代码可复用性的作用。

? 如果没有闭包,我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样,我们就需要更多的参数传递,也减少了代码的可移植性。

闭包思考:

闭包似优化了变量,原来需要类对象完成的工作,闭包也可以完成由于闭包引用了外部函数的局部变量,则外部函数的局部变量没有及时释放,消耗内存

原文:https://blog.csdn.net/Liveor_Die/article/details/78953633

python闭包

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