Python进阶：携带状态的闭包

闭包

在 Python 中，函数也是一个对象。因此，我们在定义函数时，可以再嵌套定义一个函数，并将该嵌套函数返回，比如：

from math import pow
def make_pow(n):
    def inner_func(x):     # 嵌套定义了 inner_func
        return pow(x, n)   # 注意这里引用了外部函数的 n
    return inner_func      # 返回 inner_func

上面的代码中，函数 make_pow 里面又定义了一个内部函数 inner_func ，然后将该函数返回。因此，我们可以使用 make_pow 来生成另一个函数：

>> > pow2 = make_pow(2)  # pow2 是一个函数，参数 2 是一个*变量
>> > pow2
<function inner_func at 0x10271faa0 >
>> > pow2(6)
36.0

我们还注意到，内部函数 inner_func 引用了外部函数 make_pow 的*变量 n ，这也就意味着，当函数 make_pow 的生命周期结束之后， n 这个变量依然会保存在 inner_func 中，它被 inner_func 所引用。

>> > del make_pow         # 删除 make_pow
>> > pow3 = make_pow(3)
Traceback(most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in < module >
NameError:
    name 'make_pow' is not defined
>> > pow2(9)     # pow2 仍可正常调用，*变量 2 仍保存在 pow2 中
81.0

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像上面这种情况，一个函数返回了一个内部函数，该内部函数引用了外部函数的相关参数和变量，我们把该返回的内部函数称为闭包（ Closure ）。

在上面的例子中， inner_func 就是一个闭包，它引用了*变量 n 。

闭包的作用

• 闭包的最大特点就是引用了*变量，即使生成闭包的环境已经释放，闭包仍然存在；

• 闭包在运行时可以有多个实例，即使传入的参数相同，比如：

>> > pow_a = make_pow(2)
>> > pow_b = make_pow(2)
>> > pow_a == pow_b
False

• 利用闭包，我们还可以模拟类的实例。

这里构造一个类，用于求一个点到另一个点的距离：

from math import sqrt
class Point(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x, self.y = x, y
    def get_distance(self, u, v):
        distance = sqrt((self.x - u) ** 2 + (self.y - v) ** 2)
        return distance
>> > pt = Point(7, 2)        # 创建一个点
>> > pt.get_distance(10, 6)  # 求到另一个点的距离
5.0

用闭包来实现：

def point(x, y):
    def get_distance(u, v):
        return sqrt((x - u) ** 2 + (y - v) ** 2)
    return get_distance
>> > pt = point(7, 2)
>> > pt(10, 6)
5.0

可以看到，结果是一样的，但使用闭包实现比使用类更加简洁。

常见误区

闭包的概念很简单，但实现起来却容易出现一些误区，比如下面的例子：

def count():
    funcs = []
    for i in [1, 2, 3]:
        def f():
            return i
        funcs.append(f)
    return funcs

在该例子中，我们在每次 for 循环中创建了一个函数，并将它存到 funcs 中。现在，调用上面的函数，你可能认为返回结果是 1, 2, 3，事实上却不是：

>> > f1, f2, f3 = count()
>> > f1()
3
>> > f2()
3
>> > f3()
3

为什么呢？原因在于上面的函数 f 引用了变量 i ，但函数 f 并非立刻执行，当 for 循环结束时，此时变量 i 的值是3， funcs 里面的函数引用的变量都是 3，最终结果也就全为 3。

因此，我们应尽量避免在闭包中引用循环变量，或者后续会发生变化的变量。

那上面这种情况应该怎么解决呢？我们可以再创建一个函数，并将循环变量的值传给该函数，如下：

def count():
    funcs = []
    for i in [1, 2, 3]:
        def g(param):
            f = lambda: param    # 这里创建了一个匿名函数
            return f
        funcs.append(g(i))        # 将循环变量的值传给 g
    return funcs
>> > f1, f2, f3 = count()
>> > f1()
1
>> > f2()
2
>> > f3()
3

小结

• 闭包是携带*变量的函数，即使创建闭包的外部函数的生命周期结束了，闭包所引用的*变量仍会存在。

• 闭包在运行可以有多个实例。

• 尽量不要在闭包中引用循环变量，或者后续会发生变化的变量。

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