python闭包

闭包: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).

一个函数和它的环境变量合在一起,就构成了一个闭包(closure)。在Python中,所谓的闭包是一个包含有环境变量取值的函数对象

def fun1(x):
    def fun2(y):
        return x*y
    return fun2
c= fun1(2)
c(4)

其中fun2()是个闭包

注意事项:

1. 闭包中不能修改外部作用域中的局部变量

def foo():
    m=0
    def foo1():
        m=1
        print m
    print m
    foo1()
    print m
foo()

0
1
0

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

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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

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>>> 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

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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nonlocal 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

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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。

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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。

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3
for i in range ( 3 ):
  def foo(x,y = i): print x + y
  flist.append(foo)

### Python 闭包的概念 在 Python 中,闭包是指一个函数对象能够记住它被创建的作用域中的变量。即使这些作用域已经不可用了,闭包仍然可以访问它们。这种特性使得闭包成为一种强大的工具,用于封装状态并提供更灵活的功能设计。 当内部函数引用外部函数的局部变量时,就形成了闭包[^1]。需要注意的是,闭包不仅限于嵌套函数的情况;只要满足条件——即存在自由变量绑定到其所在环境,则该结构就可以称为闭包。 下面是一个简单的例子展示如何构建以及使用基本形式下的 python closures: ```python def outer_function(text): def inner_function(): print(text) return inner_function my_closure = outer_function('Hello World!') my_closure() # 输出 'Hello World!' ``` 在这个示例中, `outer_function` 返回了一个指向 `inner_function` 的引用而不是调用执行这个函数本身; 当我们之后通过变量名 (`my_closure`) 来触发此返回值的时候才会真正运行其中的内容. 另外值得注意的一点是关于修改外层作用域内的可变对象(比如列表或者字典), 我们可以直接对其进行更改而无需声明 global 或者 nonlocal 关键词. 下面给出一段代码说明这一现象: ```python def make_adder(x): y = [] def add(z): y.append(z+x) return sum(y) return add adder = make_adder(5) print(adder(3)) # 结果为8 print(adder(-2)) # 结果为6 (因为y=[8,-7], 所以sum=6) ``` 上述程序展示了闭包的一个重要应用领域—工厂模式,在这里每次调用都会累积之前的结果直到最终得到总和。 最后提醒一点就是如果尝试改变不可变得数值型参数则需要借助nonlocal关键字来进行操作了。 ###
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