闭包(Closure)
在计算机科学中,闭包(英语:Closure),又称词法闭包(Lexical Closure)或函数闭包(function closures),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。
命名空间与作用域
我们可以把命名空间看做一个大型的字典类型(Dict),里面包含了所有变量的名字和值的映射关系。在 Python 中,作用域实际上可以看做是“在当前上下文的位置,获取命名空间变量的规则”。在 Python 代码执行的任意位置,都至少存在三层嵌套的作用域:
- local 最内层作用域,最早搜索,包含所有局部变量**(Python 默认所有变量声明均为局部变量)**
- non-local 所有包含当前上下文的外层函数的作用域,由内而外依次搜索,这里包含的是非局部也非全局的变量
- global 一直向上搜索,直到当前模块的全局变量
- built-in 最外层,最后搜索的,内置(built-in)变量
在任意执行位置,可以将作用域看成是对下面这样一个命名空间的搜索:
scopes = { "local": {"locals": None, "non-local": {"locals": None, "global": {"locals": None, "built-in": ["built-ins"]}}}, } |
除了默认的局部变量声明方式,Python 还有global
和nonlocal
两种类型的声明(nonlocal
是Python 3.x之后才有,2.7没有),其中 global
指定的变量直接指向(3)当前模块的全局变量,而nonlocal
则指向(2)最内层之外,global
以内的变量。这里需要强调指向(references and assignments)的原因是,普通的局部变量对最内层局部作用域之外只有**只读(read-only)**的访问权限,比如下面的例子:
>>>x = 100 >>def main(): x += 1 print(x) >>>main() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#50>", line 1, in <module> main() File "<pyshell#49>", line 2, in main x += 1 UnboundLocalError: local variable ‘x‘ referenced before assignment
这里抛出UnboundLocalError
,是因为main()
函数内部的作用域对于全局变量x
仅有只读权限,想要在main()
中对x
进行改变,不会影响全局变量,而是会创建一个新的局部变量,显然无法对还未创建的局部变量直接使用x += 1
。如果想要获得全局变量的完全引用,则需要global
声明:
>>>x = 100 >>>def main(): global x x += 1 print(x) >>>main() print(x) # 全局变量已被改变 101
Python闭包练习
到这里基本上已经了解了 Python 作用域的规则,我们仿照 JavaScript 写一个计数器的闭包:
""" /* JavaScript Closure example */ var inc = function(){ var x = 0; return function(){ console.log(x++); }; }; var inc1 = inc() var inc2 = inc() """
# Python 3.6 def inc(): x = 0 def inner(): nonlocal x x += 1 print(x) return inner inc1 = inc() inc2 = inc() inc1() inc1() inc1() inc2() 1 2 3 1
上面的例子中,inc1()
是在全局环境下执行的,虽然全局环境是不能向下获取到inc()
中的局部变量x
的,但是我们返回了一个inc()
内部的函数inner()
,而inner()
对inc()
中的局部变量是有访问权限的。也就是说inner()
将inc()
内的局部作用域打包送给了inc1
和inc2
,从而使它们各自独立拥有了一块封闭起来的作用域,不受全局变量或者任何其它运行环境的影响,因此称为闭包。
闭包函数都有一个__closure__
属性,其中包含了它所引用的上层作用域中的变量:
print(inc1.__closure__[0].cell_contents) print(inc2.__closure__[0].cell_contents) [3] [1]
原文出处: rainyear
参考
原文地址:https://www.cnblogs.com/kumata/p/9059878.html