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python中的闭包

时间:2020-06-29 18:32:39      阅读:92      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:输出   就会   python   square   就是   缩减   base   多次   turn   

简单粗暴地理解为闭包就是一个定义在函数内部的函数,闭包中外部函数返回的不是一个具体的值,而是一个函数。一般情况下,返回的函数会赋值给一个变量,这个变量可以在后面被继续执行调用。闭包使得变量即使脱离了该函数的作用域范围也依然能被访问到。

    #闭包函数,其中 exponent 称为自由变量
    def nth_power(exponent):
        def exponent_of(base):
            return base ** exponent
        return exponent_of # 返回值是 exponent_of 函数
    square = nth_power(2) # 计算一个数的平方
    cube = nth_power(3) # 计算一个数的立方
    print(square(2))  # 计算 2 的平方
    print(cube(2)) # 计算 2 的立方


运行结果为:
4
8

在上面程序中,外部函数 nth_power() 的返回值是函数 exponent_of(),而不是一个具体的数值。


需要注意的是,在执行完 square = nth_power(2) 和 cube = nth_power(3) 后,外部函数 nth_power() 的参数 exponent 会和内部函数 exponent_of 一起赋值给 squre 和 cube,这样在之后调用 square(2) 或者 cube(2) 时,程序就能顺利地输出结果,而不会报错说参数 exponent 没有定义。

 

看到这里,读者可能会问,为什么要闭包呢?上面的程序,完全可以写成下面的形式:

    def nth_power_rewrite(base, exponent):
        return base ** exponent

上面程序确实可以实现相同的功能,不过使用闭包,可以让程序变得更简洁易读。设想一下,比如需要计算很多个数的平方,那么读者觉得写成下面哪一种形式更好呢?

    # 不使用闭包
    res1 = nth_power_rewrite(base1, 2)
    res2 = nth_power_rewrite(base2, 2)
    res3 = nth_power_rewrite(base3, 2)
    # 使用闭包
    square = nth_power(2)
    res1 = square(base1)
    res2 = square(base2)
    res3 = square(base3)

显然第二种方式表达更为简洁,在每次调用函数时,都可以少输入一个参数。

其次,和缩减嵌套函数的优点类似,函数开头需要做一些额外工作,当需要多次调用该函数时,如果将那些额外工作的代码放在外部函数,就可以减少多次调用导致的不必要开销,提高程序的运行效率。

 

Python闭包的__closure__属性

闭包比普通的函数多了一个 __closure__ 属性,该属性记录着自由变量的地址。当闭包被调用时,系统就会根据该地址找到对应的自由变量,完成整体的函数调用。

以 nth_power() 为例,当其被调用时,可以通过 __closure__ 属性获取自由变量(也就是程序中的 exponent 参数)存储的地址,例如:

    def nth_power(exponent):
        def exponent_of(base):
            return base ** exponent
        return exponent_of
    square = nth_power(2)
    #查看 __closure__ 的值
    print(square.__closure__)

结果为:

(<cell at 0x0000014454DFA948: int object at 0x00000000513CC6D0>,)

可以看到,显示的内容是一个 int 整数类型,这就是 square 中自由变量 exponent 的初始值。还可以看到,__closure__ 属性的类型是一个元组,这表明闭包可以支持多个自由变量的形式。

python中的闭包

标签:输出   就会   python   square   就是   缩减   base   多次   turn   

原文地址:https://www.cnblogs.com/ddgjye/p/13209554.html

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