Python闭包
来源:互联网 发布:蚌埠九天网络分数查询 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 18:58
举例:
# -*-( coding: utf-8 -*
def fa(m):
def fb(n):
return m+n;
return fb;
a=10;
b=20;
print fa(a)(b);
>>>30
一、定义
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).这个定义是相对直白的,好理解的,不像其他定义那样学究味道十足(那些学究味道重的解释,在对一个名词的解释过程中又充满了一堆让人抓狂的其他陌生名词,不适合初学者)。下面举一个简单的例子来说明。
>>>
def
addx(x):
>>>
def
adder(y):
return
x
+
y
>>>
return
adder
>>> c
=
addx(
8
)
>>>
type
(c)
<
type
'function'
>
>>> c.__name__
'adder'
>>> c(
10
)
18
结合这段简单的代码和定义来说明闭包:
如果在一个内部函数里:adder(y)就是这个内部函数,
对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用:x就是被引用的变量,x在外部作用域addx里面,但不在全局作用域里,
则这个内部函数adder就是一个闭包。
再稍微讲究一点的解释是,闭包=函数块+定义函数时的环境,adder就是函数块,x就是环境,当然这个环境可以有很多,不止一个简单的x。
二、使用闭包注意事项
1.闭包中是不能修改外部作用域的局部变量的
>>>
def
foo():
... m
=
0
...
def
foo1():
... m
=
1
...
print
m
...
...
print
m
... foo1()
...
print
m
...
>>> foo()
0
1
0
从执行结果可以看出,虽然在闭包里面也定义了一个变量m,但是其不会改变外部函数中的局部变量m。
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
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
>>> 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
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
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。
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。
for
i
in
range
(
3
):
def
foo(x,y
=
i):
print
x
+
y
flist.append(foo)
三、作用
说了这么多,不免有人要问,那这个闭包在实际的开发中有什么用呢?闭包主要是在函数式开发过程中使用。以下介绍两种闭包主要的用途。
用途1:当闭包执行完后,仍然能够保持住当前的运行环境。
闭包无法修改外部函数的局部变量。这个是什么意思呢?
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
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- 7
- 8
- 9
- 10
如果innerFunc可以修改x的值的话,x的值前后会发生变化,但结果是:
- 1
- 2
- 3
在innerFunc中x的值发生了改变,但是在outerFunc中x的值并未发生变化。
python循环中不包含域的概念。
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
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- 7
- 8
- 9
按照大家正常的理解,应该输出的是0, 2, 4对吧?但实际输出的结果是:4, 4, 4. 原因是什么呢?loop在python中是没有域的概念的,flist在像列表中添加func的时候,并没有保存i的值,而是当执行f(2)的时候才去取,这时候循环已经结束,i的值是2,所以结果都是4。
ps:补充说明:
这之所以会发生是由于Python中的“后期绑定”行为——闭包中用到的变量只有在函数被调用的时候才会被赋值。所以,在上面的代码中,任何时候,当返回的函数被调用时,Python会在该函数被调用时的作用域中查找 i 对应的值(这时,循环已经结束,所以 i 被赋上了最终的值2)
比如说,如果你希望函数的每次执行结果,都是基于这个函数上次的运行结果。我以一个类似棋盘游戏的例子来说明。假设棋盘大小为50*50,左上角为坐标系原点(0,0),我需要一个函数,接收2个参数,分别为方向(direction),步长(step),该函数控制棋子的运动。棋子运动的新的坐标除了依赖于方向和步长以外,当然还要根据原来所处的坐标点,用闭包就可以保持住这个棋子原来所处的坐标。
origin
=
[
0
,
0
]
# 坐标系统原点
legal_x
=
[
0
,
50
]
# x轴方向的合法坐标
legal_y
=
[
0
,
50
]
# y轴方向的合法坐标
def
create(pos
=
origin):
def
player(direction,step):
# 这里应该首先判断参数direction,step的合法性,比如direction不能斜着走,step不能为负等
# 然后还要对新生成的x,y坐标的合法性进行判断处理,这里主要是想介绍闭包,就不详细写了。
new_x
=
pos[
0
]
+
direction[
0
]
*
step
new_y
=
pos[
1
]
+
direction[
1
]
*
step
pos[
0
]
=
new_x
pos[
1
]
=
new_y
#注意!此处不能写成 pos = [new_x, new_y],原因在上文有说过
return
pos
return
player
player
=
create()
# 创建棋子player,起点为原点
print
player([
1
,
0
],
10
)
# 向x轴正方向移动10步
print
player([
0
,
1
],
20
)
# 向y轴正方向移动20步
print
player([
-
1
,
0
],
10
)
# 向x轴负方向移动10步
输出为:
[
10
,
0
]
[
10
,
20
]
[
0
,
20
]
用途2:闭包可以根据外部作用域的局部变量来得到不同的结果,这有点像一种类似配置功能的作用,我们可以修改外部的变量,闭包根据这个变量展现出不同的功能。比如有时我们需要对某些文件的特殊行进行分析,先要提取出这些特殊行。
def
make_filter(keep):
def
the_filter(file_name):
file
=
open
(file_name)
lines
=
file
.readlines()
file
.close()
filter_doc
=
[i
for
i
in
lines
if
keep
in
i]
return
filter_doc
return
the_filter
如果我们需要取得文件"result.txt"中含有"pass"关键字的行,则可以这样使用例子程序
filter
=
make_filter(
"pass"
)
filter_result
=
filter
(
"result.txt"
)
以上两种使用场景,用面向对象也是可以很简单的实现的,但是在用Python进行函数式编程时,闭包对数据的持久化以及按配置产生不同的功能,是很有帮助的。
闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。函数式编程是一种编程范式 (而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式)。在面向过程编程中,我们见到过函数(function);在面向对象编程中,我们见过对象(object)。函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码,并提高代码的可重复使用性(reusability)。闭包也是一种组织代码的结构,它同样提高了代码的可重复使用性。
不同的语言实现闭包的方式不同。Python以函数对象为基础,为闭包这一语法结构提供支持的 (我们在特殊方法与多范式中,已经多次看到Python使用对象来实现一些特殊的语法)。Python一切皆对象,函数这一语法结构也是一个对象。在函数对象中,我们像使用一个普通对象一样使用函数对象,比如更改函数对象的名字,或者将函数对象作为参数进行传递。
函数对象的作用域
和其他对象一样,函数对象也有其存活的范围,也就是函数对象的作用域。函数对象是使用def语句定义的,函数对象的作用域与def所在的层级相同。比如下面代码,我们在line_conf函数的隶属范围内定义的函数line,就只能在line_conf的隶属范围内调用。
line函数定义了一条直线(y = 2x + 1)。可以看到,在line_conf()中可以调用line函数,而在作用域之外调用line将会有下面的错误:
NameError: name ‘line’ is not defined
说明这时已经在作用域之外。
同样,如果使用lambda定义函数,那么函数对象的作用域与lambda所在的层级相同。
闭包
函数是一个对象,所以可以作为某个函数的返回结果。
上面的代码可以成功运行。line_conf的返回结果被赋给line对象。上面的代码将打印11。
如果line()的定义中引用了外部的变量,会发生什么呢?
我们可以看到,line定义的隶属程序块中引用了高层级的变量b,但b信息存在于line的定义之外 (b的定义并不在line的隶属程序块中)。我们称b为line的环境变量。事实上,line作为line_conf的返回值时,line中已经包括b的取值(尽管b并不隶属于line)。
上面的代码将打印25,也就是说,line所参照的b值是函数对象定义时可供参考的b值,而不是使用时的b值。
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。环境变量取值被保存在函数对象的__closure__属性中。比如下面的代码:
__closure__里包含了一个元组(tuple)。这个元组中的每个元素是cell类型的对象。我们看到第一个cell包含的就是整数15,也就是我们创建闭包时的环境变量b的取值。
下面看一个闭包的实际例子:
这个例子中,函数line与环境变量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说明了这两个环境变量的取值,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。
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