python 闭包

本文详细解析了Python中闭包的概念,包括闭包的构成、内函数如何使用及修改外函数局部变量,以及闭包变量的特点。同时,阐述了闭包在装饰器、面向对象编程和实现单例模式中的应用。

1. 闭包是什么

闭包: 如果在一个函数的内部定义了另一个函数,外部的我们叫他外函数,内部的我们叫他内函数。在一个外函数中定义了一个内函数,内函数里运用了外函数的临时变量,并且外函数的返回值是内函数的引用。这样就构成了一个闭包。

一般情况下,在我们认知当中,如果一个函数结束,函数的内部所有东西都会释放掉,还给内存,局部变量都会消失。但是闭包是一种特殊情况,如果外函数在结束的时候发现有自己的临时变量将来会在内部函数中用到,就把这个临时变量绑定给了内部函数,然后自己再结束。

  很晦涩很难理解啊!!我们来看一段代码^.^

 

#闭包函数的实例
# outer是外部函数 a和b都是外函数的临时变量
def outer( a ):
    b = 10
    # inner是内函数
    def inner():
        #在内函数中 用到了外函数的临时变量
        print(a+b)
    # 外函数的返回值是内函数的引用
    return inner

if __name__ == '__main__':
    demo = outer(5)
    # 在这里我们调用外函数传入参数5
    #此时外函数两个临时变量 a是5 b是10 ,并创建了内函数,然后把内函数的引用返回存给了demo
    # 外函数结束的时候发现内部函数将会用到自己的临时变量,这两个临时变量就不会释放,会绑定给这个内部函数
    demo() # 15
    # 我们调用内部函数,看一看内部函数是不是能使用外部函数的临时变量
    # demo存了外函数的返回值,也就是inner函数的引用,这里相当于执行inner函数
  
    demo2 = outer(7)
    demo2()#17

从上面例子是我写的一个最简单的很典型的闭包。

1 外函数返回了内函数的引用:

  对于闭包,在外函数outer中 最后return inner,我们在调用外函数 demo = outer() 的时候,outer返回了inner,inner是一个函数的引用,这个引用被存入了demo中。所以接下来我们再进行demo() 的时候,相当于运行了inner函数。

2 外函数把临时变量绑定给内函数:

  按照我们正常的认知,一个函数结束的时候,会把自己的临时变量都释放还给内存,之后变量都不存在了。一般情况下,确实是这样的。但是闭包是一个特别的情况。外部函数发现,自己的临时变量会在将来的内部函数中用到,自己在结束的时候,返回内函数的同时,会把外函数的临时变量送给内函数绑定在一起。所以外函数已经结束了,调用内函数的时候仍然能够使用外函数的临时变量。

 

2.闭包中内函数修改外函数局部变量

  在闭包内函数中,我们可以随意使用外函数绑定来的临时变量,但是如果我们想修改外函数临时变量数值的时候发现出问题了!咋回事捏??!!(哇哇大哭)

  在基本的python语法当中,一个函数可以随意读取全局数据,但是要修改全局数据的时候有两种方法:

        (1) global 声明全局变量

        (2)全局变量是可变类型数据的时候可以修改

  在闭包内函数也是类似的情况。在内函数中想修改闭包变量(外函数绑定给内函数的局部变量)的时候:

  (1) 在python3中,可以用nonlocal 关键字声明 一个变量, 表示这个变量不是局部变量空间的变量,需要向上一层变量空间找这个变量。

  (2) 在python2中,没有nonlocal这个关键字,我们可以把闭包变量改成可变类型数据进行修改,比如列表。

#修改闭包变量的实例
# outer是外部函数 a和b都是外函数的临时变量
def outer( a ):
    b = 10  # a和b都是闭包变量
    c = [a] #这里对应修改闭包变量的方法2
    # inner是内函数
    def inner():
        #内函数中想修改闭包变量
        # 方法1 nonlocal关键字声明
        nonlocal  b
        b+=1
        # 方法二,把闭包变量修改成可变数据类型 比如列表
        c[0] += 1
        print(c[0])
        print(b)
    # 外函数的返回值是内函数的引用
    return inner

if __name__ == '__main__':

    demo = outer(5)
    demo() # 6  11

从上面代码中我们能看出来,在内函数中,分别对闭包变量进行了修改,打印出来的结果也确实是修改之后的结果。以上两种方法就是内函数修改闭包变量的方法。

 

3.闭包变量

还有一点需要注意:使用闭包的过程中,一旦外函数被调用一次返回了内函数的引用,虽然每次调用内函数,是开启一个函数执行过后消亡,但是闭包变量实际上只有一份,每次开启内函数都在使用同一份闭包变量,  因为闭包变量跟随内函数一同进行垃圾回收。 虽然内函数调用后会消亡一个调用过程,但是 内函数的引用一直是存在的, 闭包变量也是内函数携带着的。
 

#coding:utf8
def outer(x):
    def inner(y):
        nonlocal x
        x+=y
        return x
    return inner


a = outer(10)
print(a(1)) //11
print(a(3)) //13

两次分别打印出11和14,由此可见,每次调用inner的时候,使用的闭包变量x实际上是同一个。

这里指的调用消亡是:
inner(3) 向内函数传3这个参数的时候 运行结束后,3这个变量会消亡,但是下一次 仍然可以调用inner(4) ,向里面传参数是临时的,但是inner这个内函数 一直都没有消失,闭包变量也是跟随inner这个引用存在的。当把inner变量指向其他对象的时候,这个函数才会被垃圾回收。

 

4.闭包作用

   (1) 装饰器!!!装饰器是做什么的??其中一个应用就是,我们工作中写了一个登录功能,我们想统计这个功能执行花了多长时间,我们可以用装饰器装饰这个登录模块,装饰器帮我们完成登录函数执行之前和之后取时间。

   (2)面向对象!!!经历了上面的分析,我们发现外函数的临时变量送给了内函数。大家回想一下类对象的情况,对象有好多类似的属性和方法,所以我们创建类,用类创建出来的对象都具有相同的属性方法。闭包也是实现面向对象的方法之一。在python当中虽然我们不这样用,在其他编程语言入比如avaScript中,经常用闭包来实现面向对象编程

   (3)实现单利模式!! 其实这也是装饰器的应用。单利模式毕竟比较高大,,需要有一定项目经验才能理解单利模式到底是干啥用的,我们就不探讨了。

 

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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