闭包与装饰器

闭包

*变量

闭包指延伸了作用域的函数。其中包含函数定义体中引用、 但是不在定义体中定义的非全局变量。 关键是它能访问定义体之外定义的非全局变量。通过这个特性可以做状态的记录比如对参数做记录。

比如有个用类可调用化实现的函数avg()

>>> avg(10)
10.0
>>> avg(11)
10.5
>>> avg(12)
11.0

class Averager():
def __init__(self):
	self.series = []
def __call__(self, new_value):
	self.series.append(new_value)
	total = sum(self.series)
	return total/len(self.series)

实际上可以使用闭包实现

def make_averager():
	series = []
	def averager(new_value):
		series.append(new_value)
		total = sum(series)
		return total/len(series)
	return averager

>>> avg = make_averager()
>>> avg(10)
10.0
>>> avg(11)
10.5
>>> avg(12)

Averager 类的实例 avg 在哪里存储历史值很明显： self.series 实例属性。 但是第二个示例中的 avg 函数在哪里寻找 series 呢？

series 是 make_averager 函数的局部变量， 因为那个函数的定义体中初始化了 series： series = []。 可是， 调用 avg(10)时， make_averager 函数已经返回了， 而它的本地作用域也一去不复返了。

在 averager 函数中， series 是*变量（free variable） 。 这是一个技术术语， 指未在本地作用域中绑定的变量。

averager 的闭包延伸到那个函数的作用域之外， 包含*变量 series 的绑定
在__code__ 属性中保存局部变量和*变量的名称，series 的绑定在返回的 avg 函数的 closure 属性，avg.closure 中的各个元素对应于avg.code.co_freevars 中的一个名称。

>>> avg.__code__.co_varnames
('new_value', 'total')
>>> avg.__code__.co_freevars
('series',)
>>> avg.__code__.co_freevars
('series',)
>>> avg.__closure__
(<cell at 0x107a44f78: list object at 0x107a91a48>,)
>>> avg.__closure__[0].cell_contents
[10, 11, 12]

闭包是一种函数， 它会保留定义函数时存在的*变量的绑定，这样调用函数时， 虽然定义作用域不可用了， 但是仍能使用那些绑定。

变量作用域规则

>>> b = 6
>>> def f2(a):
... 	print(a)
... 	print(b)
... 	b = 9
...
>>> f2(3)
3
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 3, in f2
UnboundLocalError: local variable 'b' referenced before assignment

类似于上面代码，虽然先定义了b为全局变量，但是在f2函数时b给赋值了，这时b变成了局部变量，就算在是在b给赋值代码前的print(b)，此时也把b当作局部变量，但是还未赋值所以出错了。
这是因为Python 编译函数的定义体时， 它判断 b 是局部变量， 因为在函数中给它赋值了。 生成的字节码证实了这种判断， Python 会尝试从本地环境获取 b。 后面调用 f2(3) 时， f2 的定义体会获取并打印局部变量 a 的值， 但是尝试获取局部变量 b 的值时， 发现 b 没有绑定值。
可以把 b 当成全局变量， 要使用global 声明：

>>> b = 6
>>> def f3(a):
... 	global b
... 	print(a)
... 	print(b)
... b = 9
...
>>> f3(3)
36>
>> b

其实举这个例子也没有什么实际意义，只要把print放在赋值之后就可以了。主要还是想引出下面的内容。

nonlocal声明

如果把前面make_averager 函数中存储的series列表*变量换成不可变类型，例如字符串，数字元组等，会出现什么问题吗。

def make_averager():
	count = 0
	total = 0
	def averager(new_value):
		count += 1
		total += new_value
		return total / count
	return averager

>>> avg = make_averager()
>>> avg(10)
Traceback (most recent call last):
...
UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
>>>

此时count是不可变类型时，不可以对其像列表进行改动更新，只能读取，只能重新绑定赋值，这时就会引起与前面谈到的变量作用域规则相关的错误count与total都变成了局部变量，可以使用nonlocal把这两个变量标记为*变量。

def make_averager():
	count = 0
	total = 0
def averager(new_value):
	nonlocal count, total
	count += 1
	total += new_value
	return total / count
return averager