闭包
闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构,Python也支持这一特性,下面就开始介绍Python中的闭包。
? 首先看看闭包的概念: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,闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。
在开始介绍闭包之前先看看Python中的namespace。
Python中的namespace
Python中通过提供 namespace
来实现重名函数/方法、变量等信息的识别,其一共有三种 namespace,分别为:
- local namespace: 作用范围为当前函数或者类方法
- global namespace: 作用范围为当前模块
- build-in namespace: 作用范围为所有模块
? 当函数/方法、变量等信息发生重名时,Python会按照 “local namespace -> global namespace -> build-in namespace”的顺序搜索用户所需元素,并且以第一个找到此元素的 namespace 为准。
同时,Python中的内建函数locals()和globals()可以用来查看不同namespace中定义的元素。
看一个例子:
s = "string in global"
num = 99
def numFunc(a, b):
num = 100
print("numFunc的s: ", s)
def addFunc(a, b):
s = "string in addFunc"
print("addFunc的 s: ", s)
print("addFunc的num: ", num)
print("addFunc的locals : ", locals())
print()
return "%d + %d = %d" % (a, b, a + b)
print("numFunc的locals: ", locals())
print()
return addFunc(a, b)
numFunc(3, 6)
print("全局: ", globals())
结果:
numFunc的s: string in global
numFunc的locals: {'addFunc': <function numFunc.<locals>.addFunc at 0x0317E8A0>, 'b': 6, 'a': 3, 'num': 100}
addFunc的 s: string in addFunc
addFunc的num: 100
addFunc的locals : {'s': 'string in addFunc', 'b': 6, 'a': 3, 'num': 100}
全局: {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0301A310>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'E:\\Python\\PythonProject\\flys\\qq.py', '__cached__': None, 's': 'string in global', 'num': 99, 'numFunc': <function numFunc at 0x0317E8E8>}
[Finished in 0.4s]
? 代码中通过locals()和globals()获取了不同namespace中定义的元素,当在”numFunc”函数中访问s变量的时候,由于local namespace中没有定义s,所以会找到global中的s;但是,由于”addFunc”的local namespace中有s,所以可以直接使用。
Python创建闭包
? 下面通过一个例子一步一步分析一下Python如何实现闭包。
#定义一个函数
def test(number):
#在函数内部再定义一个函数,并且这个函数用到了外边函数的变量,那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包
def test_in(number_in):
print("in test_in 函数, number_in is %d"%number_in)
return number+number_in
#其实这里返回的就是闭包的结果
return test_in
#给test函数赋值,这个20就是给参数number
ret = test(20)
#注意这里的100其实给参数number_in
print(ret(100))
#注意这里的200其实给参数number_in
print(ret(200))
结果:
in test_in 函数, number_in is 100
120
in test_in 函数, number_in is 200
220
在Python中创建一个闭包可以归结为以下三点:
- 闭包函数必须有内嵌函数
- 内嵌函数需要引用该嵌套函数上一级namespace中的变量
- 闭包函数必须返回内嵌函数
通过这三点,就可以创建一个闭包.
__closure__
属性
在Python中,函数对象有一个__closure__
属性,我们可以通过这个属性看看闭包的一些细节。
def greeting_conf(prefix):
def greeting(name):
print(prefix, name)
return greeting
mGreeting = greeting_conf("Good Morning")
print(dir(mGreeting))
print(mGreeting.__closure__)
print(type(mGreeting.__closure__[0]))
print(mGreeting.__closure__[0].cell_contents)
? 通过__closure__
属性看到,它对应了一个tuple,tuple的内部包含了cell类型的对象。
对于这个例子,可以得到cell的值(内容)为”Good Morning”,也就是变量”prefix”的值。
['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
(<cell at 0x012AA330: str object at 0x02E47570>,)
<class 'cell'>
Good Morning
? 从这里可以看到闭包的原理,当内嵌函数引用了包含它的函数(enclosing function)中的变量后,这些变量会被保存在enclosing function的__closure__
属性中,成为enclosing function本身的一部分;也就是说,这些变量的生命周期会和enclosing function一样。
闭包再理解
? 内部函数对外部函数作用域里变量的引用(非全局变量),则称内部函数为闭包。闭包只是在表现形式上跟函数类似,但实际上不是函数。
# closure.py
def counter(start=0):
count=[start]
def incr():
count[0] += 1
return count[0]
return incr
启动python解释器
>>>import closeure
>>>c1=closeure.counter(5)
>>>print(c1())
6
>>>print(c1())
7
>>>c2=closeure.counter(100)
>>>print(c2())
101
>>>print(c2())
102
nonlocal访问外部函数的局部变量(python3)
def counter(start=0):
def incr():
nonlocal start
start += 1
return start
return incr
c1 = counter(5)
print(c1())
print(c1())
c2 = counter(50)
print(c2())
print(c2())
print(c1())
print(c1())
print(c2())
print(c2())
看一个闭包的实际例子:
def line_conf(a, b):
def line(x):
return a*x + b
return line
line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5))
print(line2(5))
? 这个例子中,函数line与变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候,我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个变量的取值,这样,我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b,就可以获得不同的直线表达函数。由此,我们可以看到,闭包也具有提高代码可复用性的作用。
? 如果没有闭包,我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样,我们就需要更多的参数传递,也减少了代码的可移植性。
闭包思考:
- 闭包似优化了变量,原来需要类对象完成的工作,闭包也可以完成
- 由于闭包引用了外部函数的局部变量,则外部函数的局部变量没有及时释放,消耗内存