Python闭包的两个注意事项,python闭注意事项,PythonIn [2]
Python闭包的两个注意事项,python闭注意事项,PythonIn [2]
延迟绑定
Python闭包函数所引用的外部自由变量是延迟绑定的。
PythonIn [2]: def multipliers(): ...: return [lambda x: i * x for i in range(4)] In [3]: print [m(2) for m in multipliers()] [6, 6, 6, 6]
如以上代码: i
是闭包函数引用的外部作用域的自由变量, 只有在内部函数被调用的时候才会搜索变量i
的值, 由于循环已结束, i
指向最终值3, 所以各函数调用都得到了相同的结果。
解决方法:
1) 生成闭包函数的时候立即绑定(使用函数形参的默认值):
PythonIn [5]: def multipliers(): return [lambda x, i=i: i* x for i in range(4)] ...: In [6]: print [m(2) for m in multipliers()] [0, 2, 4, 6]
如以上代码: 生成闭包函数的时候, 可以看到每个闭包函数都有一个带默认值的参数: i=i
, 此时, 解释器会查找i
的值, 并将其赋予形参i
, 这样在生成闭包函数的外部作用域(即外部循环中), 找到了变量i
, 遂将其当前值赋予形参i
。
2) 使用functools.partial:
PythonIn [26]: def multipliers(): return [functools.partial(lambda i, x: x * i, i) for i in range(4)] ....: In [27]: print [m(2) for m in multipliers()] [0, 2, 4, 6]
如以上代码: 在有可能因为延迟绑定而出问题的时候, 可以通过functools.partial
构造偏函数, 使得自由变量优先绑定到闭包函数上。
禁止在闭包函数内对引用的自由变量进行重新绑定
Pythondef foo(func): free_value = 8 def _wrapper(*args, **kwargs): old_free_value = free_value #保存旧的free_value free_value = old_free_value * 2 #模拟产生新的free_value func(*args, **kwargs) free_value = old_free_value return _wrapper
以上代码会报错, UnboundLocalError: local variable 'free_value' referenced before assignment
, 以上代码本意是打算实现一个带有某个初始化状态(free_value
)但在执行内部闭包函数的时候又可以按需变化出新的状态(free_value = old_free_value * 2
)的装饰器, 但内部由于发生了重新绑定, 解释器会将free_value
看作局部变量, old_free_value = free_value
则会报错, 因为解释器认为free_value
是没有赋值就被引用了。
解决:打算修改闭包函数引用的自由变量时, 可以将其放入一个list, 这样, free_value = [8]
, free_value
不可修改, 但free_value[0]
是可以安全的被修改的。
另外, Python 3.x增加了nonlocal
关键字, 也可以解决这个问题。
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