Python-闭包详解

在函数编程中经常用到闭包。

一，闭包是什么，闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体(即：闭包=函数+引用环境)(想想Erlang的外层函数传入一个参数a, 内层函数依旧传入一个参数b, 内层函数使用a和b, 最后返回内层函数)。这个从字面上很难理解，特别对于一直使用命令式语言进行编程的程序员们。本文将结合实例代码进行解释。

二，函数是什么
函数只是一段可执行代码，编译后就“固化”了，每个函数在内存中只有一份实例，得到函数的入口点便可以执行函数了。在函数式编程语言中，函数是一等公民（First class value：第一类对象，我们不需要像命令式语言中那样借助函数指针，委托操作函数），在Python中函数可以作为另一个函数的参数或返回值，可以赋给一个变量。函数可以嵌套定义，即在一个函数内部可以定义另一个函数，有了嵌套函数这种结构，便会产生闭包问题。如：

>>> def ExFunc(n):
     sum=n
     def InsFunc():
             return sum+1
     return InsFunc
>>> myFunc=ExFunc(10)
>>> myFunc()
11
>>> myAnotherFunc=ExFunc(20)
>>> myAnotherFunc()
21
>>> myFunc()
11
>>> myAnotherFunc()
21
>>>

在这段程序中，函数InsFunc是函数ExFunc的内嵌函数，并且是ExFunc函数的返回值。我们注意到一个问题：内嵌函数InsFunc中 引用到外层函数中的局部变量sum，IronPython会这么处理这个问题呢？先让我们来看看这段代码的运行结果。当我们调用分别由不同的参数调用 ExFunc函数得到的函数时（myFunc()，myAnotherFunc()），得到的结果是隔离的，也就是说每次调用ExFunc函数后都将生成并保存一个新的局部变量sum。其实这里ExFunc函数返回的就是闭包。

引用环境
按照命令式语言的规则，ExFunc函数只是返回了内嵌函数InsFunc的地址，在执行InsFunc函数时将会由于在其作用域内找不到sum变量而出 错。而在函数式语言中，当内嵌函数体内引用到体外的变量时，将会把定义时涉及到的引用环境和函数体打包成一个整体（闭包）返回。现在给出引用环境的定义就 容易理解了：引用环境是指在程序执行中的某个点所有处于活跃状态的约束（一个变量的名字和其所代表的对象之间的联系）所组成的集合。闭包的使用和正常的函 数调用没有区别。

由于闭包把函数和运行时的引用环境打包成为一个新的整体，所以就解决了函数编程中的嵌套所引发的问题。如上述代码段中，当每次调用ExFunc函数 时都将返回一个新的闭包实例，这些实例之间是隔离的，分别包含调用时不同的引用环境现场。不同于函数，闭包在运行时可以有多个实例，不同的引用环境和相同 的函数组合可以产生不同的实例。

三，作用域：

在python中，作用域分为两种:全局作用域和局部作用域。

　全局作用域是定义在文件级别的变量,函数名。而局部作用域，则是定义函数内部。

　关于作用域，我们要理解两点：

　　　　a.在全局不能访问到局部定义的变量

　　　　b.在局部能够访问到全局定义的变量，但是不能修改全局定义的变量(当然有方法可以修改)

　下面我们来看看下面实例:

x = 1
def funx():
    x = 10
    print(x)  # 打印出10

funx()
print(x) # 打印出1

　　如果局部没有定义变量x,那么函数内部会从内往外开始查找x,如果没有找到,就会报错

x = 1
def funx():
    print(x)  

funx()
print(x) # 打印出1

x = 1
def funx():
    def func1():
        print(x)  
    func1()

funx()
print(x) # 打印出1

　　因此,关于作用域的问题，只需要记住两点就行:

全局变量能够被文件任何地方引用，但修改只能在全局进行操作;如果局部没有找到所需的变量，就会往外进行查找，没有找到就会报错。

四，闭包实现
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).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。
五，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)  

六，闭包作用
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。

下面看一个闭包的实际例子：

这个例子中，函数line与环境变量a,b构 成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个环境变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用。

如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。利用闭包，我们实际上创建了泛函。line函数定义一种广泛意义的函数。这个函数的一些方面已经确定(必须是直线)，但另一些方面(比如a和b参数待定)。随后，我们根据line_conf传递来的参数，通过闭包的形式，将最终函数确定下来。

七，扩展闭包与并行运算

闭包有效的减少了函数所需定义的参数数目。这 对于并行运算来说有重要的意义。在并行运算的环境下，我们可以让每台电脑负责一个函数，然后将一台电脑的输出和下一台电脑的输入串联起来。最终，我们像流 水线一样工作，从串联的电脑集群一端输入数据，从另一端输出数据。这样的情境最适合只有一个参数输入的函数。闭包就可以实现这一目的。

并行运算正称为一个热点。这也是函数式编程又 热起来的一个重要原因。函数式编程早在1950年代就已经存在，但应用并不广泛。然而，我们上面描述的流水线式的工作并行集群过程，正适合函数式编程。由 于函数式编程这一天然优势，越来越多的语言也开始加入对函数式编程范式的支持。

参考:http://www.cnblogs.com/Jifangliang/archive/2008/08/05/1260602.html

参考:http://blog.csdn.net/marty_fu/article/details/7679297

最后

以上就是炙热小土豆为你收集整理的Python-闭包详解的全部内容，希望文章能够帮你解决Python-闭包详解所遇到的程序开发问题。

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