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python 的闭包

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发表于 2013-6-3 23:47:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
转贴自 http://blog.csdn.net/marty_fu/article/details/7679297

注文章使用的语法是py2的,py3 的对照网上很多,请自己搜索学习。

闭包这个概念在很多语言中都有涉及,本文主要谈谈python中的闭包。Python中使用闭包主要是在进行函数式开发时使用。

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nonloacal 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。
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。


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