闭包(解释与问题)

本文介绍了JavaScript中闭包的概念及其工作原理,解释了闭包如何能够访问并修改父函数内的局部变量,探讨了闭包在实际应用中的注意事项,如内存泄漏及变量变更等问题。

        闭包就是能够读取其他函数内部变量的函数。例如在javascript中,只有函数内部的子函数才能读取局部变量,所以闭包可以理解成“定义在一个函数内部的函数“。在本质上,闭包是将函数内部和函数外部连接起来的桥梁。)。

        闭包的最典型的应用是实现回调函数(callback)。

        它的最大用处有两个,一个是可以读取函数内部的变量,另一个就是让这些变量的值始终保持在内存中。

function fnc1(){

    var n=9;

    nNei=function(){

alert(n+=1);  

 }
 
    function fnc2(){
alert(n);
 }

    return fnc2;

  }

  var result=fnc1();

  result(); //9

  nNei();//10

  result(); //11

在这段代码中,result实际上就是闭包func 2函数。它一共运行了两次,第一次直接返回值是9,第二次调用内部函数nNei,值是10。这证明了,函数func 1中的局部变量n一直保存在内存中,并没有在func 1调用后被自动清除。

为什么会这样?原因是func 1是func 2的父函数,而func 2被赋给了一个全局变量,这导致func 2始终在内存中,而func 2的存在依赖于f1,因此f1也始终在内存中,不会在调用结束后,被垃圾回收机制(garbage collection)回收。

这段代码中另一个值得注意的地方,就是"nNei=function(){n+=1}"这一行,首先在nNei前面没有使用var关键字,因此nNei是一个全局变量,而不是局部变量。 其次,nNei的值是一个匿名函数(anonymous function),而这个匿名函数本身也是一个闭包,所以nNei相当于是一个操控者,可以在函数外部对函数内部的局部变量进行操作。

注意

1.内存泄露:由于闭包会使得函数中的变量都被保存在内存中,内存消耗很大,所以不能滥用闭包,否则会造成网页的性能问题,在IE中可能导致内存泄露。解决方法是,在退出函数之前,将不使用的局部变量全部删除。

2.闭包内存变量变化:闭包会在父函数外部,改变父函数内部变量的值。所以,如果你把父函数当作对象(object)使用,把闭包当作它的公用方法(Public Method),把内部变量当作它的私有属性(private value),这时一定要小心,不要随便改变父函数内部变量的值。

解决:1.闭包内部 设置object保存我们改变的变量

for(var i=0;i<=10;i++){
    inputs[i].myIndex = i;
    inputs[i].onclick = function() {
      alert(this.myIndex)
}
}

2. let设置私有作用域

for(let i=0;i<=10;i++){
    
    inputs[i].onclick = function() {
      alert(i)
}
}

### Python闭包的定义 在Python中,闭包是指一个嵌套函数能够访问其外部函数中的局部变量,即使该外部函数已经执行完毕并返回。这种机制使得内部函数可以“记住”它被定义时所处的作用域内的变量[^1]。 ```python def outer_function(x): def inner_function(y): return x + y # 访问外层函数的变量x return inner_function closure_example = outer_function(10) print(closure_example(5)) # 输出15 ``` 上述代码展示了如何构建一个简单的闭包。`inner_function` 是 `outer_function` 的嵌套函数,并且它可以访问来自父级作用域的变量 `x` 即使 `outer_function` 已经完成执行[^2]。 --- ### Python闭包的作用 #### 数据封装隐藏 闭包允许我们将某些数据绑定到特定的功能逻辑之中,从而实现一定程度的数据封装和隐藏。这有助于保护这些数据不被外界随意修改[^3]。 #### 实现装饰器功能 装饰器本质上就是利用了闭包特性的一种高级应用形式。它们能够在无需改变原函数源码的前提下为其增添额外行为[^4]。 ```python def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Something is happening before the function is called.") result = func(*args, **kwargs) print("Something is happening after the function is called.") return result return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello!") say_hello() ``` 在这个例子中,`wrapper` 函数构成了围绕原始函数的一个闭包环境,实现了前后置操作的效果。 --- ### Python闭包的实际应用场景 #### 惰性求值(Lazy Evaluation) 通过闭包延迟计算直到真正需要结果为止,这对于优化性能特别重要尤其是处理大规模数据集时[^2]。 #### 参数化配置 可以通过设置默认参数创建一系列具有相似但又略有差异的行为模式的方法集合[^3]。 ```python def line_conf(a, b): def line(x): return a * x + b return line line1 = line_conf(2, 3) # 定义直线y=2x+3 line2 = line_conf(-1, 5) # 定义另一条直线y=-x+5 print(line1(1), line2(1)) # 分别得到5 和 4 ``` 这里展示了一个典型的线性方程组的例子,其中每种类型的线条都由各自的系数决定并通过相应的调用来生成具体的数值输出。 ---
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