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Python-闭包详解

时间:2014-11-05 19:16:06      阅读:390      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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在函数编程中经常用到闭包。闭包是什么,它是怎么产生的及用来解决什么问题呢。给出字面的定义先: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。
函数是什么
地球人都知道: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),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:

bubuko.com,布布扣>>> def ExFunc(n):
bubuko.com,布布扣     sum=n
bubuko.com,布布扣     def InsFunc():
bubuko.com,布布扣             return sum+1
bubuko.com,布布扣     return InsFunc
bubuko.com,布布扣
bubuko.com,布布扣>>> myFunc=ExFunc(10)
bubuko.com,布布扣>>> myFunc()
bubuko.com,布布扣11
bubuko.com,布布扣>>> myAnotherFunc=ExFunc(20)
bubuko.com,布布扣>>> myAnotherFunc()
bubuko.com,布布扣21
bubuko.com,布布扣>>> myFunc()
bubuko.com,布布扣11
bubuko.com,布布扣>>> myAnotherFunc()
bubuko.com,布布扣21
bubuko.com,布布扣>>>

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。

 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)  

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。

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

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

Python-闭包详解

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原文地址:http://www.cnblogs.com/JohnABC/p/4076855.html

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