• Python 闭包


    闭包

    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 = 99
    
    
    def 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 global
    numFunc的locals:  {'addFunc': <function numFunc.<locals>.addFunc at 0x0317E8A0>, 'b': 6, 'a': 3, 'num': 100}
    
    addFunc的 s:  string in addFunc
    addFunc的num:  100
    addFunc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number
    ret = test(20)
    
    #注意这里的100其实给参数number_in
    print(ret(100))
    
    #注意这里的200其实给参数number_in
    print(ret(200))
    

    结果:

    in test_in 函数, number_in is 100
    120
    in test_in 函数, number_in is 200
    220
    

    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 greeting
    
    
    mGreeting = 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.py
    
    def 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 incr
    
    c1 = 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 line
    
    line1 = 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
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yangliguo/p/8178060.html
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