Python闭包之延迟绑定

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闭包

关于Python闭包可参看另一篇文章《Python闭包》。

延迟绑定

由于闭包函数返回了内部函数的引用,外函数调用结束时会将其作用域内、被内函数引用的局部变量(亦称为闭包变量)绑定至内函数。延迟绑定是指只有在调用内函数时,才会访问闭包变量所指向的对象,不调用时不会访问闭包变量所指向的对象。下面是网上比较流行的一个案例:

def multipliers():
    return [lambda x : i*x for i in range(4)]

print ([m(2) for m in multipliers()] )  #将输出[6, 6, 6, 6]

期望输出[0, 2, 4, 6],但为何会输出[6, 6, 6, 6]?我们先将上述代码翻译一下:

def multipliers():
    result = []
    for i in range(4):
        def func(x):
            return i * x
        result.append(func)
    return result

tmp = []
for m in multipliers():
    tmp.append(m(2))
print tmp  #将输出[6, 6, 6, 6]

不难看出,这是一个典型的闭包案例。该闭包返回了四个内部函数的引用,每个内部函数都绑定了闭包变量i。根据延迟绑定的定义,只有当调用内部函数时,才会访问闭包变量,当执行语句m(2)时,会调用内部函数func,此时才会访问变量i,此时变量i所指向的对象为不可变对象整数3,而x的值是2,因此m(2)将返回6。调用4次即返回四个6,因此输出为[6, 6, 6, 6]。要怎么才能输出期望的值[0, 2, 4, 6]呢,有两种方法:立即绑定、偏函数

立即绑定

为了解决延迟绑定带来的问题,在生成闭包函数的时候可采用立即绑定,即使用函数形参的默认值:

def multipliers():
    return [lambda x, i=i: i* x for i in range(4)]

print ([m(2) for m in multipliers()] )  #将输出[0, 2, 4, 6]

multipliers函数返回四个内部函数对象,每个函数都有两个参数:x和i,这四个函数对象的参数i指向了不同的不可变对象,分别是整数0、1、2、3。因此调用m(2)时,x的值为2,得到的输出结果自然就是[0, 2, 4, 6]。

偏函数

 偏函数是2.5版本以后引进来的东西。属于函数式编程的一部分,使用偏函数可以通过有效地“冻结”那些预先确定的参数,来缓存函数参数,然后在运行时,当获得需要的剩余参数后,可以将他们解冻,传递到最终的参数中,从而使用最终确定的所有参数去调用函数。偏函数相当于为函数的部分参数提供了一个固定的默认值。

在有可能因为延迟绑定而出问题的时候, 也可以通过functools.partial构造偏函数, 使得自由变量优先绑定到闭包函数上,避免延迟绑定带来的问题。

def multipliers():
    return [functools.partial(lambda i, x: x * i, i) for i in range(4)]

print [m(2) for m in multipliers()]   #输出[0, 2, 4, 6]

 

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