python中的闭包

本文通过三个Python示例详细解析了闭包的概念及其工作原理。从简单的函数生成到复杂的计数器实现,再到装饰器的应用,逐步展示了闭包如何在Python中使用。

本文转载

原作者: ma6174

链接:http://www.cnblogs.com/ma6174/archive/2013/04/15/3022548.html


什么是闭包?

简单说,闭包就是根据不同的配置信息得到不同的结果

再来看看专业的解释: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,有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。

python实例

看概念总是让人摸不着头脑,看几个python小例子就会了

例1

def make_adder(addend):
    def adder(augend):
        return augend + addend
    return adder

p = make_adder(23)
q = make_adder(44)

print p(100)
print q(100)
运行结果:
123
144
分析一下:

我们发现,make_adder是一个函数,包括一个参数addend,比较特殊的地方是这个函数里面又定义了一个新函数,这个新函数里面的一个变量正好是外部make_adder的参数.也就是说,外部传递过来的addend参数已经和adder函数绑定到一起了,形成了一个新函数,我们可以把addend看做新函数的一个配置信息,配置信息不同,函数的功能就不一样了,也就是能得到定制之后的函数.

再看看运行结果,我们发现,虽然p和q都是make_adder生成的,但是因为配置参数不同,后面再执行相同参数的函数后得到了不同的结果.这就是闭包.

例2

def hellocounter (name):
    count=[0] 
    def counter():
        count[0]+=1
        print 'Hello,',name,',',str(count[0])+' access!'
    return counter

hello = hellocounter('ma6174')
hello()
hello()
hello()  
执行结果
Hello, ysisl , 1 access!
Hello, ysisl , 2 access!
Hello, ysisl , 3 access!
分析一下

这个程序比较有趣,我们可以把这个程序看做统计一个函数调用次数的函数.count[0]可以看做一个计数器,没执行一次hello函数,count[0]的值就加1。也许你会有疑问:为什么不直接写count而用一个列表?这是python2的一个bug,如果不用列表的话,会报这样一个错误:

UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment.

什么意思?就是说conut这个变量你没有定义就直接引用了,我不知道这是个什么东西,程序就崩溃了.于是,再python3里面,引入了一个关键字:nonlocal,这个关键字是干什么的?就是告诉python程序,我的这个count变量是再外部定义的,你去外面找吧.然后python就去外层函数找,然后就找到了count=0这个定义和赋值,程序就能正常执行了.

python3 代码

def hellocounter (name):
    count=0 
    def counter():
        nonlocal count
        count+=1
        print 'Hello,',name,',',str(count[0])+' access!'
    return counter

hello = hellocounter('ma6174')
hello()
hello()
hello()  

关于这个问题的研究您可以参考http://linluxiang.iteye.com/blog/789946

例3

def makebold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped

def makeitalic(fn):
    def wrapped():
        return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapped

@makebold
@makeitalic
def hello():
    return "hello world"

print hello() 
执行结果
<b><i>hello world</i></b>
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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