Python中的闭包

本文探讨了Python中的闭包概念,特别是在函数式编程中的应用。文章通过定义和一个易错示例来阐述闭包的基本原理。
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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

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闭包这个概念在很多语言中都有涉及,本文主要谈谈python中的闭包。Python中使用闭包主要是在进行函数式开发时使用。

一,定义

python中的闭包从表现形式上定义(解释)为:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure).这个定义是相对直白的,好理解的,不像其他定义那样学究味道十足(那些学究味道重的解释,在对一个名词的解释过程中又充满了一堆让人抓狂的其他陌生名词,不适合初学者)。下面举一个简单的例子来说明。
>>>def addx(x):
>>>    def adder(y): return x + y
>>>    return adder
>>> c =  addx(8)
>>> type(c)
<type 'function'>
>>> c.__name__
'adder'
>>> c(10)
18
结合这段简单的代码和定义来说明闭包:
如果在一个内部函数里:adder(y)就是这个内部函数,
对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用:x就是被引用的变量,x在外部作用域addx里面,但不在全局作用域里,
则这个内部函数adder就是一个闭包。

再稍微讲究一点的解释是,闭包=函数块+定义函数时的环境,adder就是函数块,x就是环境,当然这个环境可以有很多,不止一个简单的x。

二,使用闭包注意事项
1,闭包中是不能修改外部作用域的局部变量的
>>> def foo():
...     m = 0
...     def foo1():
...         m = 1
...         print m
...
...     print m
...     foo1()
...     print m
...
>>> foo()
0
1
0
从执行结果可以看出,虽然在闭包里面也定义了一个变量m,但是其不会改变外部函数中的局部变量m。

2,以下这段代码是在python中使用闭包时一段经典的错误代码

def foo():
    a = 1
    def bar():
        a = a + 1
        return a
    return bar
这段程序的本意是要通过在每次调用闭包函数时都对变量a进行递增的操作。但在实际使用时

>>> c = foo()
>>> print c()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in bar
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
这是因为在执行代码 c = foo()时,python会导入全部的闭包函数体bar()来分析其的局部变量,python规则指定所有在赋值语句左面的变量都是局部变量,则在闭包bar()中,变量a在赋值符号"="的左面,被python认为是bar()中的局部变量。再接下来执行print c()时,程序运行至a = a + 1时,因为先前已经把a归为bar()中的局部变量,所以python会在bar()中去找在赋值语句右面的a的值,结果找不到,就会报错。解决的方法很简单

def foo():
    a = [1]
    def bar():
        a[0] = a[0] + 1
        return a[0]
    return bar
只要将a设定为一个容器就可以了。这样使用起来多少有点不爽,所以在python3以后,在a = a + 1 之前,使用语句nonloacal a就可以了,该语句显式的指定a不是闭包的局部变量。

3,还有一个容易产生错误的事例也经常被人在介绍python闭包时提起,我一直都没觉得这个错误和闭包有什么太大的关系,但是它倒是的确是在python函数式编程是容易犯的一个错误,我在这里也不妨介绍一下。先看下面这段代码

for i in range(3):
    print i
在程序里面经常会出现这类的循环语句,Python的问题就在于,当循环结束以后,循环体中的临时变量i不会销毁,而是继续存在于执行环境中。还有一个python的现象是,python的函数只有在执行时,才会去找函数体里的变量的值。

flist = []
for i in range(3):
    def foo(x): print x + i
    flist.append(foo)
for f in flist:
    f(2)

可能有些人认为这段代码的执行结果应该是2,3,4.但是实际的结果是4,4,4。这是因为当把函数加入flist列表里时,python还没有给i赋值,只有当执行时,再去找i的值是什么,这时在第一个for循环结束以后,i的值是2,所以以上代码的执行结果是4,4,4.
解决方法也很简单,改写一下函数的定义就可以了。
for i in range(3):
    def foo(x,y=i): print x + y
    flist.append(foo)

三,作用
说了这么多,不免有人要问,那这个闭包在实际的开发中有什么用呢?闭包主要是在函数式开发过程中使用。以下介绍两种闭包主要的用途。

用途1,当闭包执行完后,仍然能够保持住当前的运行环境。
比如说,如果你希望函数的每次执行结果,都是基于这个函数上次的运行结果。我以一个类似棋盘游戏的例子来说明。假设棋盘大小为50*50,左上角为坐标系原点(0,0),我需要一个函数,接收2个参数,分别为方向(direction),步长(step),该函数控制棋子的运动。棋子运动的新的坐标除了依赖于方向和步长以外,当然还要根据原来所处的坐标点,用闭包就可以保持住这个棋子原来所处的坐标。
origin = [0, 0]  # 坐标系统原点
legal_x = [0, 50]  # x轴方向的合法坐标
legal_y = [0, 50]  # y轴方向的合法坐标
def create(pos=origin):
    def player(direction,step):
        # 这里应该首先判断参数direction,step的合法性,比如direction不能斜着走,step不能为负等
        # 然后还要对新生成的x,y坐标的合法性进行判断处理,这里主要是想介绍闭包,就不详细写了。
        new_x = pos[0] + direction[0]*step
        new_y = pos[1] + direction[1]*step
        pos[0] = new_x
        pos[1] = new_y
        #注意!此处不能写成 pos = [new_x, new_y],原因在上文有说过
        return pos
    return player

player = create()  # 创建棋子player,起点为原点
print player([1,0],10)  # 向x轴正方向移动10步
print player([0,1],20)  # 向y轴正方向移动20步
print player([-1,0],10)  # 向x轴负方向移动10步
输出为

[10, 0]
[10, 20]
[0, 20]

用途2,闭包可以根据外部作用域的局部变量来得到不同的结果,这有点像一种类似配置功能的作用,我们可以修改外部的变量,闭包根据这个变量展现出不同的功能。比如有时我们需要对某些文件的特殊行进行分析,先要提取出这些特殊行。

def make_filter(keep):
    def the_filter(file_name):
        file = open(file_name)
        lines = file.readlines()
        file.close()
        filter_doc = [i for i in lines if keep in i]
        return filter_doc
    return the_filter
如果我们需要取得文件"result.txt"中含有"pass"关键字的行,则可以这样使用例子程序

filter = make_filter("pass")
filter_result = filter("result.txt")
以上两种使用场景,用面向对象也是可以很简单的实现的,但是在用Python进行函数式编程时,闭包对数据的持久化以及按配置产生不同的功能,是很有帮助的。

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Python 中,闭包(Closure)是一种函数与它所引用的自由变量(即不在函数内部定义的变量)之间的绑定关系。闭包能够“记住”并访问其词法作用域,即使函数在其作用域外执行。闭包的核心特征是函数和其引用环境的结合,使其能够访问并操作外部作用域中的变量 [^2]。 ### 闭包的作用 1. **读取函数内部的变量** 闭包可以访问外部函数中的变量,即使外部函数已经执行完毕。这使得内部函数可以保留并操作外部函数的状态。 2. **保持变量在内存中** 由于闭包对外部作用域中的变量保持引用,这些变量不会被垃圾回收机制回收,从而实现状态的持久化。 3. **封装和数据隐藏** 闭包可用于创建私有变量,避免全局变量的污染,实现类似面向对象编程中的私有属性。 4. **函数工厂** 闭包可以用于创建具有不同行为的函数,基于不同的输入参数生成定制化的函数。 ### 闭包的使用示例 以下是一个简单的闭包示例,演示了如何通过闭包保留外部函数的变量状态: ```python def outer_function(x): def inner_function(): print(f"Value of x: {x}") return inner_function closure_example = outer_function(10) closure_example() # 输出: Value of x: 10 ``` 在上述代码中,`inner_function` 是一个闭包,它捕获了 `outer_function` 中的变量 `x`。即使 `outer_function` 已经执行完毕,`closure_example` 仍然可以访问 `x` 的值 [^1]。 另一个常见的应用场景是使用闭包来实现计数器: ```python def counter(): count = 0 def increment(): nonlocal count count += 1 return count return increment counter_instance = counter() print(counter_instance()) # 输出: 1 print(counter_instance()) # 输出: 2 ``` 在这个例子中,`increment` 函数是一个闭包,它维护了 `count` 变量的状态,每次调用都会递增该变量。这种方式避免了使用全局变量,同时实现了数据的封装 [^2]。 ### 注意事项 - **内存消耗**:由于闭包会保持对外部变量的引用,可能会导致内存占用增加,特别是在大量使用闭包时需要注意内存管理 [^3]。 - **不可变变量**:在 Python 中,如果闭包引用的是外部函数的局部变量,并且尝试修改其值,则必须使用 `nonlocal` 关键字声明该变量,否则会创建一个新的局部变量 。 - **循环变量问题**:在闭包中引用循环变量时,需要注意变量作用域问题,可能会导致所有闭包共享同一个变量值,而不是各自独立的值。 ### 相关概念 闭包Python 中可以通过 `__closure__` 属性来查看其捕获的变量信息。例如: ```python def outer(x): def inner(): return x return inner closure = outer(5) print(closure.__closure__) # 查看闭包捕获的变量 ``` 通过 `__closure__` 属性,可以检查闭包是否正确捕获了外部变量及其内存地址 [^3]。 ---
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