python 闭包

闭包

定义：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

优势：

• 内外函数共享变量，节省内存
• 外函数在调用结束时，会把被内函数调用的变量绑定到内函数上，不会直接释放，加速内函数数据处理速度
• 方便进行函数式编程，组织代码逻辑

缺点：

• 如果不合理的使用闭包，容易造成大量的变量遗留再内存中无法释放，导致内存不足等现象

闭包的实际应用：

• 装饰器：在以前封装好的函数上面增添功能，进行二次封装，比如对用户登录时间进行校验，检测用户登录身份是否过期
• 面向对象：闭包中内函数使用外函数的变量，外函数在使用结束时不释放内函数所调用的外函数变量，很像类中类函数对类变量的使用；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
• 单列模式：设计模式中的一种模式，其实也是装饰器的使用

内函数改变外函数中变量的的值，三种策略：

• 内函数中对外函数的变量使用nonlocal，声明该变量不是内函数的局部变量，此种方法尽量少用，容易造成后期代码不好维护的问题，并且只使用于python3
• 定义外函数变量的时候，将其定义为list类型，利用列表的可变特性
• 使用类，将函数封装成类，变量定义成类变量，其余的函数都可以改变类变量

Code：

def sort_priority(values, group):
    """ 排序，对values中出现在group中的元素排列在前 """

    def helper(x):
        if x in group:
            return 0, x
        return 1, x
    values.sort(key=helper)

numbers = [8, 3, 1, 2, 5, 4, 7 ,6]
group = {2, 3, 5, 7}
sort_priority(numbers, group)
print(numbers)


# 此代码只适用于python3
def sort_priority(values, group):
    """ 排序，对values中出现在group中的元素排列在前，并且返回状态码 """
    found = False
    def helper(x):
        nonlocal found
        if x in group:
            found = True
            return 0, x
        return 1, x
    values.sort(key=helper)

    return found

numbers = [8, 3, 1, 2, 5, 4, 7 ,6]
group = {2, 3, 5, 7}
print(sort_priority(numbers, group))
print(numbers)

# 实现相同排序功能，可以实现类中__call__方法，返回类对象就相当于返回一个函数
class Sorter:
    def __init__(self, group):
        self.group = group
        self.found = False

    def __call__(self, x):
        if x in self.group:
            self.found = True
            return 0, x
        return 1, x

sorter = Sorter(group)   # sorter 相当于一个函数
numbers.sort(key=sorter)
print(sorter.found)
print(numbers)

# python2中只能利用list可变的特性来实现
def sort_priority(values, group):
    found = [False]
    def helper(x):
        if x in group:
            found[0] = True
            return 0, x
        return 1, x
    values.sort(key=helper)

    return found