Python中的闭包实例详解

一般来说闭包这个概念在很多语言中都有涉及，本文主要谈谈python中的闭包定义及相关用法。Python中使用闭包主要是在进行函数式开发时使用。详情分析如下：

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nonlocal 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。

相信本文所述对大家的Python程序设计有一定的借鉴价值。

赞 (0)

相关推荐

  • 简单谈谈Python中的闭包

    Python中的闭包 前几天又有人留言,关于其中一个闭包和re.sub的使用不太清楚.我在我们搜索了下,发现没有写过闭包相关的东西,所以决定总结一下,完善Python的内容. 1. 闭包的概念 首先还得从基本概念说起,什么是闭包呢?来看下维基上的解释: 复制代码 代码如下: 在计算机科学中,闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外.所以,有另一种说法认为闭包是由函

  • 详解Python中的装饰器、闭包和functools的教程

    装饰器(Decorators) 装饰器是这样一种设计模式:如果一个类希望添加其他类的一些功能,而不希望通过继承或是直接修改源代码实现,那么可以使用装饰器模式.简单来说Python中的装饰器就是指某些函数或其他可调用对象,以函数或类作为可选输入参数,然后返回函数或类的形式.通过这个在Python2.6版本中被新加入的特性可以用来实现装饰器设计模式. 顺便提一句,在继续阅读之前,如果你对Python中的闭包(Closure)概念不清楚,请查看本文结尾后的附录,如果没有闭包的相关概念,很难恰当的理解P

  • 闭包在python中的应用之translate和maketrans用法详解

    相对来说python对字符串的处理是比较高效的,方法也有很多.其中maketrans和translate两个方法被应用的很多,本文就针对这两个方法的用法做一总结整理. 首先让我们先回顾下这两个方法: ① s.translate(table,str) 对字符串s移除str包含的字符,剩下的字符串按照table里的字符映射关系替换.table可以理解为转换表,比较'a' -> 'A', 'b'->'B'. ② tabel = string.maketrans('s1', 's2') s1 和 s2

  • Python中用函数作为返回值和实现闭包的教程

    函数作为返回值 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回. 我们来实现一个可变参数的求和.通常情况下,求和的函数是这样定义的: def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax 但是,如果不需要立刻求和,而是在后面的代码中,根据需要再计算怎么办?可以不返回求和的结果,而是返回求和的函数! def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args:

  • 简单讲解Python中的闭包

    闭包并不是什么新奇的概念,它早在高级语言开始发展的年代就产生了.闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称.对闭包的具体定义有很多种说法,这些说法大体可以分为两类: 一种说法认为闭包是符合一定条件的函数,比如参考资源中这样定义闭包:闭包是在其词法上下文中引用了自由变量的函数. 另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体.比如参考资源中就有这样的的定义:在实现深约束时,需要创建一个能显式表示引用环境的东西,并将它与相关的子程序捆绑在一起,这样捆绑起来

  • Python深入学习之闭包

    闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构.函数式编程是一种编程范式 (而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式).在面向过程编程中,我们见到过函数(function):在面向对象编程中,我们见过对象(object).函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码,并提高代码的可重复使用性(reusability).闭包也是一种组织代码的结构,它同样提高了代码的可重复使用性. 不同的语言实现闭包的方式不同.Python以函数对象为基础,为闭包这一语法结构提供支持的 (我们在特殊方法与多范

  • Python中的闭包总结

    前几天又有人在我的这篇文章 python项目练习一:即时标记 下留言,关于其中一个闭包和re.sub的使用不太清楚.我在自己的博客上搜索了下,发现没有写过闭包相关的东西,所以决定总结一下,完善博客上Python的内容. 1. 闭包的概念 首先还得从基本概念说起,什么是闭包呢?来看下维基上的解释: 复制代码 代码如下: 在计算机科学中,闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环

  • Python中的闭包实例详解

    一般来说闭包这个概念在很多语言中都有涉及,本文主要谈谈python中的闭包定义及相关用法.Python中使用闭包主要是在进行函数式开发时使用.详情分析如下: 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

  • python 中xpath爬虫实例详解

    案例一: 某套图网站,套图以封面形式展现在页面,需要依次点击套图,点击广告盘链接,最后到达百度网盘展示页面. 这一过程通过爬虫来实现,收集百度网盘地址和提取码,采用xpath爬虫技术 1.首先分析图片列表页,该页按照更新先后顺序暂时套图封面,查看HTML结构.每一组"li"对应一组套图.属性href后面即为套图的内页地址(即广告盘链接页).所以,我们先得获取列表页内所有的内页地址(即广告盘链接页) 代码如下: import requests 倒入requests库 from lxml

  • python中time包实例详解

    在python中基础的时间运用,离不开time函数的支持.这些函数为了方便调用集中放在一个地方,叫做time包.有的人会仔细追寻time包的来源,会发现它和C语言有密不可分的关系.下面我们简单介绍time包的概念,然后就包中的一些函数进行列举,并附上对应的使用方法. 1.概念 time包基于C语言的库函数(library functions).Python的解释器通常是用C编写的,Python的一些函数也会直接调用C语言的库函数. 2.time包中的函数 time.clock()返回程序运行的整

  • python中尾递归用法实例详解

    本文实例讲述了python中尾递归用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 如果一个函数中所有递归形式的调用都出现在函数的末尾,我们称这个递归函数是尾递归的.当递归调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个递归调用就是尾递归.尾递归函数的特点是在回归过程中不用做任何操作,这个特性很重要,因为大多数现代的编译器会利用这种特点自动生成优化的代码. 原理: 当编译器检测到一个函数调用是尾递归的时候,它就覆盖当前的活跃记录而不是在栈中去创建一个新的.编译器可以做到这点,因

  • python中defaultdict用法实例详解

    python中defaultdict用法实例详解

    目录 defaultdict底层代码: setdefault()和defaultdict()的区别: setdefault() defaultdict() 总结 defaultdict底层代码: 在字典中查找某个值时,若key不存在时则会返回一个KeyError错误而不是一个默认值,这时候可以使用defaultdict函数. 注意:使用dict[key]=value时,若key不存在则报错:使用dict.get(key)时,若key不存在则会返回一个默认值. defaultdict接受一个工厂函

  • 使用 Python 读取电子表格中的数据实例详解

    Python 是最流行.功能最强大的编程语言之一.由于它是自由开源的,因此每个人都可以使用.大多数 Fedora 系统都已安装了该语言.Python 可用于多种任务,其中包括处理逗号分隔值(CSV)数据.CSV文件一开始往往是以表格或电子表格的形式出现.本文介绍了如何在 Python 3 中处理 CSV 数据. CSV 数据正如其名.CSV 文件按行放置数据,数值之间用逗号分隔.每行由相同的字段定义.简短的 CSV 文件通常易于阅读和理解.但是较长的数据文件或具有更多字段的数据文件可能很难用肉眼

  • python open函数中newline参数实例详解

    python open函数中newline参数实例详解

    目录 问题的由来 具体实例 总结 问题的由来 我在读pythoncsv模块文档 看到了这样一句话 如果 csvfile 是文件对象,则打开它时应使用 newline=‘’.其备注:如果没有指定 newline=‘’,则嵌入引号中的换行符将无法正确解析,并且在写入时,使用 \r\n 换行的平台会有多余的 \r 写入.由于 csv 模块会执行自己的(通用)换行符处理,因此指定 newline=‘’ 应该总是安全的. 我就在思考open函数中的newline参数的作用,因为自己之前在使用open函数时

  • Python 迭代器与生成器实例详解

    Python 迭代器与生成器实例详解 一.如何实现可迭代对象和迭代器对象 1.由可迭代对象得到迭代器对象 例如l就是可迭代对象,iter(l)是迭代器对象 In [1]: l = [1,2,3,4] In [2]: l.__iter__ Out[2]: <method-wrapper '__iter__' of list object at 0x000000000426C7C8> In [3]: t = iter(l) In [4]: t.next() Out[4]: 1 In [5]: t.

  • Python 私有函数的实例详解

    Python 私有函数的实例详解 与大多数语言一样,Python 也有私有的概念: • 私有函数不可以从它们的模块外面被调用 • 私有类方法不能够从它们的类外面被调用 • 私有属性不能够从它们的类外面被访问 与大多数的语言不同,一个 Python 函数,方法,或属性是私有还是公有,完全取决于它的名字. 如果一个 Python 函数,类方法,或属性的名字以两个下划线开始 (但不是结束),它是私有的:其它所有的都是公有的. Python 没有类方法保护 的概念 (只能用于它们自已的类和子类中).类方

  • python 垃圾收集机制的实例详解

     python 垃圾收集机制的实例详解 pythonn垃圾收集方面的内容如果要细讲还是挺多的,这里只是做一个大概的概括 Python最主要和绝大多数时候用的都是引用计数,每一个PyObject定义如下: #define PyObject_HEAD \ Py_ssize_t ob_refcnt; \ struct _typeobject *ob_type; typedef struct _object { PyObject_HEAD } PyObject; 每个pyobject都有一个refcnt

随机推荐