python 闭包的理解

目录

一、什么是闭包?

二、闭包的工作原理

三、示例：创建一个简单的闭包

四、闭包的用途

五、闭包的应用场景

1. 数据封装和信息隐藏

2. 保持状态

3. 函数工厂

4. 延迟计算

六、结论

一、什么是闭包?

   闭包是函数式编程的一种重要概念，在Python中也得到了支持。一个闭包就是一个函数对象，不仅能够记住自己在哪个作用域被创建，还能够访问这个作用域内的变量，即使这个作用域已经不存在了。简单来说，就是，当某个函数被当成对象返回时，夹带了外部变量，就形成了一个闭包。

二、闭包的工作原理

1. 作用域

Python有三种作用域：全局作用域、局部作用域和嵌套作用域。当一个函数被定义在另一个函数内部时，内部函数可以访问外部函数的变量。这种机制是闭包的基础。

2. 函数对象和引用环境

闭包涉及到两个主要概念：函数对象和引用环境。

• 函数对象：在Python中，函数是一等公民，意味着它们可以被当作对象来处理，赋值给变量、作为参数传递等。
• 引用环境：函数对象如果引用了它之外的变量，那么这些变量的集合就构成了该函数的引用环境。

3. 创建闭包的条件

要创建一个闭包，需要满足三个条件：

• 必须有一个嵌套函数（内部函数）。
• 内部函数必须引用外部函数中的变量。
• 外部函数的返回值必须是内部函数。

4. 闭包的创建过程

当一个外部函数返回一个内部函数时，Python会自动检测内部函数是否引用了外部函数的变量。如果引用了，Python就会创建一个闭包。闭包不仅包含内部函数的代码，还包含了内部函数引用的外部变量的副本。这意味着，即使外部函数的执行已经结束，内部函数仍然可以访问那些变量。

5. 闭包与变量的生命周期

通常，一个函数的局部变量在函数执行结束时就会被销毁。但是，闭包的一个关键特点是它延长了这些变量的生命周期。通过闭包，即使外部函数已经执行完毕，内部函数仍然可以访问外部函数的变量。

三、示例：创建一个简单的闭包

让我们通过一个例子更详细地解释闭包的概念和创建过程。

# 定义一个外部函数
def make_multiplier(x):
    # 定义一个内部函数
    def multiplier(n):
        # 内部函数使用了外部函数的变量x
        return x * n
    # 外部函数返回内部函数，这时候创建了一个闭包
    return multiplier

# 使用外部函数创建闭包实例
times3 = make_multiplier(3)  # 现在times3是一个闭包，记住了x为3
times5 = make_multiplier(5)  # times5是另一个闭包，记住了x为5

# 调用闭包
print(times3(10))  # 输出: 30
print(times5(10))  # 输出: 50

在上面的例子中，make_multiplier是一个外部函数，而它返回的multiplier是一个内部函数。multiplier内部使用了make_multiplier的参数x，因此当我们调用times3(10)时，尽管make_multiplier的调用已经结束，但是multiplier还记住了x是3，并用它来计算结果。

四、闭包的用途

闭包通常用于：

• 创建只有函数能够访问的私有变量。
• 编写只带有一个操作的小函数的代码。
• 实现延时计算。

五、闭包的应用场景

1. 数据封装和信息隐藏

闭包可以提供一种封装数据的方式，通过使用闭包，可以隐藏状态而不必使用类。这可以帮助你保持状态的私有性，同时提供公共接口来操作这些私有数据。

def make_counter():
    count = 0
    
    def counter():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    
    return counter

counter1 = make_counter()
print(counter1())  # 输出 1
print(counter1())  # 输出 2

counter2 = make_counter()
print(counter2())  # 输出 1

在这个例子中，每次调用`make_counter`都会创建一个新的闭包，其中包含其自己的独立`count`变量。外部代码无法直接访问`count`变量，它只能通过闭包提供的`counter`函数进行间

2. 保持状态

闭包可以在函数被多次调用时保持变量的状态，即使这个函数在不同的上下文中被调用。

def power_factory(exp):
    def power(base):
        return base ** exp
    
    return power

square = power_factory(2)
cube = power_factory(3)

print(square(4))  # 输出 16
print(cube(4))   # 输出 64

这里，`make_printer`函数创建了闭包，记住了传递给它的消息`msg`。即使`make_printer`函数的执行已经结束，闭包内的`printer`函数仍然能够访问并打印保存的消息。

3. 函数工厂

闭包可以用来创建一系列类似的函数，或者在运行时动态地创建函数。

def power_factory(exp):
    def power(base):
        return base ** exp
    
    return power

square = power_factory(2)
cube = power_factory(3)

print(square(4))  # 输出 16
print(cube(4))   # 输出 64

在这个例子中，`power_factory`根据传递给它的指数`exp`创建了一个新的闭包。这个闭包`power`拥有对`exp`的引用，允许我们为不同的指数创建不同的函数。

4. 延迟计算

闭包可以用来延迟计算的执行，这在处理昂贵的计算任务或配置时特别有用。

def lazy_evaluation(number):
    def eval():
        return number * number
    return eval

lazy_square = lazy_evaluation(10)

# 计算被延迟，直到我们调用闭包
print(lazy_square())  # 输出 100

这里，`lazy_evaluation`函数返回的闭包`eval`延迟了对`number`的平方计算。只有在实际需要结果时调用闭包，计算才会执行。

六、结论

闭包在Python中是一个非常有用的特性，允许我们编写更加简洁和模块化的代码。通过闭包，我们可以轻松创建能够保持状态的函数，而不需要依赖于对象或者全局变量。