python-闭包

首先先简单了解一下函数,内部函数,再来了解一下闭包

1.函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。

def func():
    print('这是一个函数')

func() #函数需要调用,否则不会执行

结果为:

这是一个函数

2.允许在函数内部创建另一个函数,这种函数称为内嵌函数或者内部函数。

def func1():
    print("func1()正在被调用")
    def fun2():
        print("func2()正在被调用")
    func2()

fun1()

结果为:

func1()正在被调用
fun2c()正在被调用

那么接下来就说说闭包:

1.定义

  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 func(x):
    def inner(y):
      return x*y
    return inner
  data = func(3) #此时的data就像相当于inner

  print(type(data))

  print(data.__name__)

  data(8)

结果为:

<class 'function'>
inner
24
  如果在一个内部函数里:inner(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func里面,但不在全局作用域里,则这个内部函数inner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,inner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。
2.闭包的优缺点:
优点:
    1.可以方便的进行函数式编程,组织程序代码
    2.使内部函数和局部变量在外部可以访问

缺点:
    1.闭包操作会导致整个函数的内部环境,被长久保存,占用大量内存。
3.闭包环境查看:__closure__
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)

结果为:

['__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 0x0000000005769858: str object at 0x0000000005846A30>,)
<class 'cell'>
Good Morning

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。

4.nonlocal关键字

  nonlocal关键字的意义,不是局部变量,当然他也不是全局变量,通常用于内部函数中使用外部函数的局部变量。

#声明一个外部函数
def outer():
    #声明一个变量(肯定不是全局变量)
    x = 5
    #声明一个内部函数
    def inner():
        nonlocal x  #声明x不是局部变量
        x += 9
        print(x)
    #调用函数
    inner()
#调用outer
outer()  #结果为14

5.闭包的作用(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

结果为:

[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")

6.闭包的经典错误例子

第一个:

def foo():
    a = 1
    def bar():
        a = a + 1
        return a
    return bar

结果为:

>>> c = foo()
>>> print c()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in bar
# 变量a在定义前被使用 UnboundLocalError: local variable
'a' referenced before assignment

原因:

  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

解决:

  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。

def foo():
    a = [1]
    def bar():
        a[0] = a[0] + 1
        return a[0]
    return bar

第二个:

  在程序里面经常会出现循环语句,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)

闭包就简单介绍到这里吧!

参考:

  https://blog.csdn.net/marty_fu/article/details/7679297

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转载自www.cnblogs.com/mswyf/p/9290363.html