基于Python函数的作用域规则和闭包(详解),python函数

基于Python函数的作用域规则和闭包(详解),python函数

作用域规则

命名空间是从名称到对象的映射,Python中主要是通过字典实现的,主要有以下几个命名空间:

内置命名空间,包含一些内置函数和内置异常的名称,在Python解释器启动时创建,一直保存到解释器退出。内置命名实际上存在于一个叫__builtins__的模块中,可以通过globals()[‘__builtins__’].__dict__查看其中的内置函数和内置异常。

全局命名空间,在读入函数所在的模块时创建,通常情况下,模块命名空间也会一直保存到解释器退出。可以通过内置函数globals()查看。

局部命名空间,在函数调用时创建,其中包含函数参数的名称和函数体内赋值的变量名称。在函数返回或者引发了一个函数内部没有处理的异常时删除,每个递归调用有它们自己的局部命名空间。可以通过内置函数locals()查看。

python解析变量名的时候,首先搜索局部命名空间。如果没有找到匹配的名称,它就会搜索全局命名空间。如果解释器在全局命名空间中也找不到匹配值,最终会检查内置命名空间。如果仍然找不到,就会引发NameError异常。

不同命名空间内的名称绝对没有任何关系,比如:

a = 42
def foo():
  a = 13
  print "globals: %s" % globals()
  print "locals: %s" % locals()
  return a
foo()
print "a: %d" % a

结果:

globals: {'a': 42, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'C:\\Users\\h\\Desktop\\test4.py', '__package__': None, '__name__': '__main__', 'foo': <function foo at 0x0000000002C17AC8>, '__doc__': None}
locals: {'a': 13}
a: 42

可见在函数中对变量a赋值会在局部作用域中创建一个新的局部变量a,外部具有相同命名的那个全局变量a不会改变。

在Python中赋值操作总是在最里层的作用域,赋值不会复制数据,只是将命名绑定到对象。删除也是如此,比如在函数中运行del
a,也只是从局部命名空间中删除局部变量a,全局变量a不会发生任何改变。

如果使用局部变量时还没有给它赋值,就会引发UnboundLocalError异常:

a = 42
def foo():
  a += 1
  return a
foo()

上述函数中定义了一个局部变量a,赋值语句a +=
1会尝试在a赋值之前读取它的值,但全局变量a是不会给局部变量a赋值的。

要想在局部命名空间中对全局变量进行操作,可以使用global语句,global语句明确地将变量声明为属于全局命名空间:

a = 42
def foo():
  global a
  a = 13
  print "globals: %s" % globals()
  print "locals: %s" % locals()
  return a
foo()
print "a: %d" % a

输出:

globals: {'a': 13, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'C:\\Users\\h\\Desktop\\test4.py', '__package__': None, '__name__': '__main__', 'foo': <function foo at 0x0000000002B87AC8>, '__doc__': None}
locals: {}
a: 13

可见全局变量a发生了改变。

Python支持嵌套函数(闭包),但python
2只支持在最里层的作用域和全局命名空间中给变量重新赋值,内部函数是不可以对外部函数中的局部变量重新赋值的,比如:

def countdown(start):
  n = start
  def display():
    print n
  def decrement():
    n -= 1
  while n > 0:
    display()
    decrement()
countdown(10)

运行会报UnboundLocalError异常,python
2中,解决这个问题的方法是把变量放到列表或字典中:

def countdown(start):
  alist = []
  alist.append(start)
  def display():
    print alist[0]
  def decrement():
    alist[0] -= 1
  while alist[0] > 0:
    display()
    decrement()
countdown(10)

在python
3中可以使用nonlocal语句解决这个问题,nonlocal语句会搜索当前调用栈中的下一层函数的定义。:

def countdown(start):
  n = start
  def display():
    print n
  def decrement():
    nonlocal n
    n -= 1
  while n > 0:
    display()
    decrement()
countdown(10)

闭包

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构,Python也支持这一特性,举例一个嵌套函数:

def foo():
  x = 12
  def bar():
    print x
  return bar
foo()()

输出:12

可以看到内嵌函数可以访问外部函数定义的作用域中的变量,事实上内嵌函数解析名称时首先检查局部作用域,然后从最内层调用函数的作用域开始,搜索所有调用函数的作用域,它们包含非局部但也非全局的命名。

组成函数的语句和语句的执行环境打包在一起,得到的对象就称为闭包。在嵌套函数中,闭包将捕捉内部函数执行所需要的整个环境。

python函数的code对象,或者说字节码中有两个和闭包有关的对象:

co_cellvars: 是一个元组,包含嵌套的函数所引用的局部变量的名字
co_freevars: 是一个元组,保存使用了的外层作用域中的变量名

再看下上面的嵌套函数:

>>> def foo():
    x = 12
    def bar():
      return x
    return bar

>>> foo.func_code.co_cellvars
('x',)
>>> bar = foo()
>>> bar.func_code.co_freevars
('x',)

可以看出外层函数的code对象的co_cellvars保存了内部嵌套函数需要引用的变量的名字,而内层嵌套函数的code对象的co_freevars保存了需要引用外部函数作用域中的变量名字。

在函数编译过程中内部函数会有一个闭包的特殊属性__closure__(func_closure)。__closure__属性是一个由cell对象组成的元组,包含了由多个作用域引用的变量:

>>> bar.func_closure
(<cell at 0x0000000003512C78: int object at 0x0000000000645D80>,)

若要查看闭包中变量的内容:

>>> bar.func_closure[0].cell_contents
12

如果内部函数中不包含对外部函数变量的引用时,__closure__属性是不存在的:

>>> def foo():
    x = 12
    def bar():
      pass
    return bar

>>> bar = foo()
>>> print bar.func_closure
None

当把函数当作对象传递给另外一个函数做参数时,再结合闭包和嵌套函数,然后返回一个函数当做返回结果,就是python装饰器的应用啦。

延迟绑定

需要注意的一点是,python函数的作用域是由代码决定的,也就是静态的,但它们的使用是动态的,是在执行时确定的。

>>> def foo(n):
    return n * i

>>> fs = [foo for i in range(4)]
>>> print fs[0](1)

当你期待结果是0的时候,结果却是3。

这是因为只有在函数foo被执行的时候才会搜索变量i的值, 由于循环已结束,
i指向最终值3, 所以都会得到相同的结果。

在闭包中也存在相同的问题:

def foo():
  fs = []
  for i in range(4):
    fs.append(lambda x: x*i)
  return fs
for f in foo():
  print f(1)

返回:

解决方法,一个是为函数参数设置默认值:

>>> fs = [lambda x, i=i: x * i for i in range(4)]
>>> for f in fs:
    print f(1)

另外就是使用闭包了:

>>> def foo(i):
    return lambda x: x * i

>>> fs = [foo(i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
    print f(1)

或者:

>>> for f in map(lambda i: lambda x: i*x, range(4)):
    print f(1)

使用闭包就很类似于偏函数了,也可以使用偏函数:

>>> fs = [functools.partial(lambda x, i: x * i, i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
    print f(1)

这样自由变量i都会优先绑定到闭包函数上。

以上这篇基于Python函数的作用域规则和闭包(详解)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持帮客之家。

作用域规则
命名空间是从名称到对象的映射,Python中主要是通过字典实现的,主要有以…

Python函数的作用域规则和闭包,python函数域规则

作用域规则

命名空间是从名称到对象的映射,Python中主要是通过字典实现的,主要有以下几个命名空间:

  • 内置命名空间,包含一些内置函数和内置异常的名称,在Python解释器启动时创建,一直保存到解释器退出。内置命名实际上存在于一个叫__builtins__的模块中,可以通过globals()[‘__builtins__’].__dict__查看其中的内置函数和内置异常。
  • 全局命名空间,在读入函数所在的模块时创建,通常情况下,模块命名空间也会一直保存到解释器退出。可以通过内置函数globals()查看。
  • 局部命名空间,在函数调用时创建,其中包含函数参数的名称和函数体内赋值的变量名称。在函数返回或者引发了一个函数内部没有处理的异常时删除,每个递归调用有它们自己的局部命名空间。可以通过内置函数locals()查看。

python解析变量名的时候,首先搜索局部命名空间。如果没有找到匹配的名称,它就会搜索全局命名空间。如果解释器在全局命名空间中也找不到匹配值,最终会检查内置命名空间。如果仍然找不到,就会引发NameError异常。

不同命名空间内的名称绝对没有任何关系,比如:

a = 42
def foo():
    a = 13
    print "globals: %s" % globals()
    print "locals: %s" % locals()
    return a
foo()
print "a: %d" % a

结果:

globals: {'a': 42, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'C:\\Users\\h\\Desktop\\test4.py', '__package__': None, '__name__': '__main__', 'foo': <function foo at 0x0000000002C17AC8>, '__doc__': None}
locals: {'a': 13}
a: 42

可见在函数中对变量a赋值会在局部作用域中创建一个新的局部变量a,外部具有相同命名的那个全局变量a不会改变。

在Python中赋值操作总是在最里层的作用域,赋值不会复制数据,只是将命名绑定到对象。删除也是如此,比如在函数中运行del
a,也只是从局部命名空间中删除局部变量a,全局变量a不会发生任何改变。

如果使用局部变量时还没有给它赋值,就会引发UnboundLocalError异常:

a = 42
def foo():
    a += 1
    return a
foo()

上述函数中定义了一个局部变量a,赋值语句a +=
1会尝试在a赋值之前读取它的值,但全局变量a是不会给局部变量a赋值的。

要想在局部命名空间中对全局变量进行操作,可以使用global语句,global语句明确地将变量声明为属于全局命名空间:

a = 42
def foo():
    global a
    a = 13
    print "globals: %s" % globals()
    print "locals: %s" % locals()
    return a
foo()
print "a: %d" % a

输出:

globals: {'a': 13, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'C:\\Users\\h\\Desktop\\test4.py', '__package__': None, '__name__': '__main__', 'foo': <function foo at 0x0000000002B87AC8>, '__doc__': None}
locals: {}
a: 13

可见全局变量a发生了改变。

Python支持嵌套函数(闭包),但python
2只支持在最里层的作用域和全局命名空间中给变量重新赋值,内部函数是不可以对外部函数中的局部变量重新赋值的,比如:

def countdown(start):
    n = start
    def display():
        print n
    def decrement():
        n -= 1
    while n > 0:
        display()
        decrement()
countdown(10)

运行会报UnboundLocalError异常,python
2中,解决这个问题的方法是把变量放到列表或字典中:

def countdown(start):
    alist = []
    alist.append(start)
    def display():
        print alist[0]
    def decrement():
        alist[0] -= 1
    while alist[0] > 0:
        display()
        decrement()
countdown(10)

在python
3中可以使用nonlocal语句解决这个问题,nonlocal语句会搜索当前调用栈中的下一层函数的定义。:

def countdown(start):
    n = start
    def display():
        print n
    def decrement():
        nonlocal n
        n -= 1
    while n > 0:
        display()
        decrement()
countdown(10)

作用域规则

命名空间是从名称到对象的映射,Python中主要是通过字典实现的,主要有以下几个命名空间:

  • 内置命名空间,包含一些内置函数和内置异常的名称,在Python解释器启动时创建,一直保存到解释器退出。内置命名实际上存在于一个叫__builtins__的模块中,可以通过globals()[‘__builtins__’].__dict__查看其中的内置函数和内置异常。
  • 全局命名空间,在读入函数所在的模块时创建,通常情况下,模块命名空间也会一直保存到解释器退出。可以通过内置函数globals()查看。
  • 局部命名空间,在函数调用时创建,其中包含函数参数的名称和函数体内赋值的变量名称。在函数返回或者引发了一个函数内部没有处理的异常时删除,每个递归调用有它们自己的局部命名空间。可以通过内置函数locals()查看。

python解析变量名的时候,首先搜索局部命名空间。如果没有找到匹配的名称,它就会搜索全局命名空间。如果解释器在全局命名空间中也找不到匹配值,最终会检查内置命名空间。如果仍然找不到,就会引发NameError异常。

不同命名空间内的名称绝对没有任何关系,比如:

a = 42
def foo():
    a = 13
    print "globals: %s" % globals()
    print "locals: %s" % locals()
    return a
foo()
print "a: %d" % a

结果:

globals: {'a': 42, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'C:\\Users\\h\\Desktop\\test4.py', '__package__': None, '__name__': '__main__', 'foo': <function foo at 0x0000000002C17AC8>, '__doc__': None}
locals: {'a': 13}
a: 42

可见在函数中对变量a赋值会在局部作用域中创建一个新的局部变量a,外部具有相同命名的那个全局变量a不会改变。

在Python中赋值操作总是在最里层的作用域,赋值不会复制数据,只是将命名绑定到对象。删除也是如此,比如在函数中运行del
a,也只是从局部命名空间中删除局部变量a,全局变量a不会发生任何改变。

如果使用局部变量时还没有给它赋值,就会引发UnboundLocalError异常:

a = 42
def foo():
    a += 1
    return a
foo()

上述函数中定义了一个局部变量a,赋值语句a +=
1会尝试在a赋值之前读取它的值,但全局变量a是不会给局部变量a赋值的。

要想在局部命名空间中对全局变量进行操作,可以使用global语句,global语句明确地将变量声明为属于全局命名空间:

a = 42
def foo():
    global a
    a = 13
    print "globals: %s" % globals()
    print "locals: %s" % locals()
    return a
foo()
print "a: %d" % a

输出:

globals: {'a': 13, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'C:\\Users\\h\\Desktop\\test4.py', '__package__': None, '__name__': '__main__', 'foo': <function foo at 0x0000000002B87AC8>, '__doc__': None}
locals: {}
a: 13

可见全局变量a发生了改变。

Python支持嵌套函数(闭包),但python
2只支持在最里层的作用域和全局命名空间中给变量重新赋值,内部函数是不可以对外部函数中的局部变量重新赋值的,比如:

def countdown(start):
    n = start
    def display():
        print n
    def decrement():
        n -= 1
    while n > 0:
        display()
        decrement()
countdown(10)

运行会报UnboundLocalError异常,python
2中,解决这个问题的方法是把变量放到列表或字典中:

def countdown(start):
    alist = []
    alist.append(start)
    def display():
        print alist[0]
    def decrement():
        alist[0] -= 1
    while alist[0] > 0:
        display()
        decrement()
countdown(10)

在python
3中可以使用nonlocal语句解决这个问题,nonlocal语句会搜索当前调用栈中的下一层函数的定义。:

def countdown(start):
    n = start
    def display():
        print n
    def decrement():
        nonlocal n
        n -= 1
    while n > 0:
        display()
        decrement()
countdown(10)

基于Python闭包及其作用域详解,python闭域详解

关于Python作用域的知识在python作用域有相应的笔记,这个笔记是关于Python闭包及其作用域的详细的笔记

如果在一个内部函数里,对一个外部作用域(但不是全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被称为闭包(closure),而这个被内部函数引用的变量则被成为自由变量

闭包和函数调用没多少相关,而是关于使用定义在其他作用域的变量

命名空间和作用域

我们把命名空间看做一个大型的字典类型(Dict),里面包含了所有变量的名字和值的映射关系。在
Python
中,作用域实际上可以看做是“在当前上下文的位置,获取命名空间变量的规则”。在
Python 代码执行的任意位置,都至少存在三层嵌套的作用域:

最内层作用域,最先搜索,包含所有局部变量(Python
默认所有变量声明均为局部变量)

所有包含当前上下文的外层函数的作用域,由内而外依次搜索,这里包含的是非局部也非全局的变量

一直向上搜索,直到当前模块的全局变量

最外层,最后搜索的,内置(built-in)变量

 scopes = {
 "local": {"locals": None,
    "non-local": {"locals": None,
       "global": {"locals": None,
         "built-in": ["built-ins"]}}},
}

除了默认的局部变量声明方式,Python还有global和nonlocal两种类型的声明(nonlocal是Python3.x之后才有的),其中nonlocal是指最内层之外,global以内的变量。必须强调的是,最内层局部作用域对外层作用域的变量只有只读(read-only)的访问权限。比如下列的例子

x = 100
def main():
 x += 1
 print (x)
main()

UnboundLocalError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-9ed43e483a17> in <module>()
  3 x += 1
  4 print(x)
----> 5 main()
<ipython-input-2-9ed43e483a17> in main()
  1 x = 100
  2 def main():
----> 3 x += 1
  4 print(x)
  5 main()
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

这里抛出UnboundLocalError,是因为main()函数内部的作用域对于全局变量x仅有只读权限,想要在main()中对x进行改变,不会影响全局变量,而是会创建一个新的局部变量,显然无法对还未创建的局部变量直接使用x
+= 1,
因为x未绑定到任何对象上。如果想要获得全局变量的完全引用,则需要global声明:

x = 100
def main():
 global x
 x += 1
 print(x)
main()
print(x) # 全局变量已被改变

# result: 
# 101
# 101

闭包

闭包和函数调用没多少相关,而是关于使用定义在其他作用域的变量。

看了上面的Python作用域规则后,我们可以仿照JavaScript写一个计数器的闭包:

"""
/* JavaScript Closure example */
var inc = function(){ 
 var x = 0;
 return function(){
 console.log(x++);
 };
};
var inc1 = inc()
var inc2 = inc()
"""

# Python
def inc():
 x = 0
 def inner():
  nonlocal x
  x += 1
  print(x)
 return inner
inc1 = inc()
inc2 = inc()
inc1()
inc1()
inc1()
inc2()


# result:
# 1
# 2
# 3
# 1

在这里,全局环境下不能获取到inc()中的局部变量x的,但是我们返回了inc()内部函数inner(),而inner()对inc()中的局部变量是有访问权限的。也就是说inner()将inc()局部作用域打包发送给了inc1和
inc2,从而使他们各自独立拥有了一块封闭起来的作用域,不受其他运行环境和全局变量的影响,因此称之为闭包。

上述代码中inc1和inc2各自有一块封闭起来的作用域,可以通过Online Python
Tutor 可视化运行工具看相应的运行结果

图片 1

这篇基于Python闭包及其作用域详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持帮客之家。

关于Python作用域的知识在python作用域有相应的笔记,这个笔记是关于Python闭包及其作用域的详…

作用域规则

命名空间是从名称到对象的映射,Python中主要是通过字典实现的,主要有以下几个命名空间:

  • 内置命名空间,包含一些内置函数和内置异常的名称,在Python解释器启动时创建,一直保存到解释器退出。内置命名实际上存在于一个叫__builtins__的模块中,可以通过globals()[‘__builtins__’].__dict__查看其中的内置函数和内置异常。
  • 全局命名空间,在读入函数所在的模块时创建,通常情况下,模块命名空间也会一直保存到解释器退出。可以通过内置函数globals()查看。
  • 局部命名空间,在函数调用时创建,其中包含函数参数的名称和函数体内赋值的变量名称。在函数返回或者引发了一个函数内部没有处理的异常时删除,每个递归调用有它们自己的局部命名空间。可以通过内置函数locals()查看。

python解析变量名的时候,首先搜索局部命名空间。如果没有找到匹配的名称,它就会搜索全局命名空间。如果解释器在全局命名空间中也找不到匹配值,最终会检查内置命名空间。如果仍然找不到,就会引发NameError异常。

不同命名空间内的名称绝对没有任何关系,比如:

a = 42
def foo():
    a = 13
    print "globals: %s" % globals()
    print "locals: %s" % locals()
    return a
foo()
print "a: %d" % a

结果:

globals: {'a': 42, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'C:\\Users\\h\\Desktop\\test4.py', '__package__': None, '__name__': '__main__', 'foo': <function foo at 0x0000000002C17AC8>, '__doc__': None}
locals: {'a': 13}
a: 42

可见在函数中对变量a赋值会在局部作用域中创建一个新的局部变量a,外部具有相同命名的那个全局变量a不会改变。

在Python中赋值操作总是在最里层的作用域,赋值不会复制数据,只是将命名绑定到对象。删除也是如此,比如在函数中运行del
a,也只是从局部命名空间中删除局部变量a,全局变量a不会发生任何改变。

如果使用局部变量时还没有给它赋值,就会引发UnboundLocalError异常:

a = 42
def foo():
    a += 1
    return a
foo()

上述函数中定义了一个局部变量a,赋值语句a +=
1会尝试在a赋值之前读取它的值,但全局变量a是不会给局部变量a赋值的。

要想在局部命名空间中对全局变量进行操作,可以使用global语句,global语句明确地将变量声明为属于全局命名空间:

a = 42
def foo():
    global a
    a = 13
    print "globals: %s" % globals()
    print "locals: %s" % locals()
    return a
foo()
print "a: %d" % a

输出:

globals: {'a': 13, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': 'C:\\Users\\h\\Desktop\\test4.py', '__package__': None, '__name__': '__main__', 'foo': <function foo at 0x0000000002B87AC8>, '__doc__': None}
locals: {}
a: 13

可见全局变量a发生了改变。

Python支持嵌套函数(闭包),但python
2只支持在最里层的作用域和全局命名空间中给变量重新赋值,内部函数是不可以对外部函数中的局部变量重新赋值的,比如:

def countdown(start):
    n = start
    def display():
        print n
    def decrement():
        n -= 1
    while n > 0:
        display()
        decrement()
countdown(10)

运行会报UnboundLocalError异常,python
2中,解决这个问题的方法是把变量放到列表或字典中:

def countdown(start):
    alist = []
    alist.append(start)
    def display():
        print alist[0]
    def decrement():
        alist[0] -= 1
    while alist[0] > 0:
        display()
        decrement()
countdown(10)

在python
3中可以使用nonlocal语句解决这个问题,nonlocal语句会搜索当前调用栈中的下一层函数的定义。:

def countdown(start):
    n = start
    def display():
        print n
    def decrement():
        nonlocal n
        n -= 1
    while n > 0:
        display()
        decrement()
countdown(10)

 闭包

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构,Python也支持这一特性,举例一个嵌套函数:

def foo():
    x = 12
    def bar():
        print x
    return bar
foo()()

输出:12

可以看到内嵌函数可以访问外部函数定义的作用域中的变量,事实上内嵌函数解析名称时首先检查局部作用域,然后从最内层调用函数的作用域开始,搜索所有调用函数的作用域,它们包含非局部但也非全局的命名。

组成函数的语句和语句的执行环境打包在一起,得到的对象就称为闭包。在嵌套函数中,闭包将捕捉内部函数执行所需要的整个环境。

python函数的code对象,或者说字节码中有两个和闭包有关的对象:

  • co_cellvars: 是一个元组,包含嵌套的函数所引用的局部变量的名字
  • co_freevars: 是一个元组,保存使用了的外层作用域中的变量名

再看下上面的嵌套函数:

>>> def foo():
        x = 12
        def bar():
            return x
        return bar

>>> foo.func_code.co_cellvars
('x',)
>>> bar = foo()
>>> bar.func_code.co_freevars
('x',)

可以看出外层函数的code对象的co_cellvars保存了内部嵌套函数需要引用的变量的名字,而内层嵌套函数的code对象的co_freevars保存了需要引用外部函数作用域中的变量名字。

在函数编译过程中内部函数会有一个闭包的特殊属性__closure__(func_closure)。__closure__属性是一个由cell对象组成的元组,包含了由多个作用域引用的变量:

>>> bar.func_closure
(<cell at 0x0000000003512C78: int object at 0x0000000000645D80>,)

若要查看闭包中变量的内容:

>>> bar.func_closure[0].cell_contents
12

如果内部函数中不包含对外部函数变量的引用时,__closure__属性是不存在的:

>>> def foo():
        x = 12
        def bar():
            pass
        return bar

>>> bar = foo()
>>> print bar.func_closure
None

当把函数当作对象传递给另外一个函数做参数时,再结合闭包和嵌套函数,然后返回一个函数当做返回结果,就是python装饰器的应用啦。

 闭包

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构,Python也支持这一特性,举例一个嵌套函数:

def foo():
    x = 12
    def bar():
        print x
    return bar
foo()()

输出:12

可以看到内嵌函数可以访问外部函数定义的作用域中的变量,事实上内嵌函数解析名称时首先检查局部作用域,然后从最内层调用函数的作用域开始,搜索所有调用函数的作用域,它们包含非局部但也非全局的命名。

组成函数的语句和语句的执行环境打包在一起,得到的对象就称为闭包。在嵌套函数中,闭包将捕捉内部函数执行所需要的整个环境。

python函数的code对象,或者说字节码中有两个和闭包有关的对象:

  • co_cellvars: 是一个元组,包含嵌套的函数所引用的局部变量的名字
  • co_freevars: 是一个元组,保存使用了的外层作用域中的变量名

再看下上面的嵌套函数:

>>> def foo():
        x = 12
        def bar():
            return x
        return bar

>>> foo.func_code.co_cellvars
('x',)
>>> bar = foo()
>>> bar.func_code.co_freevars
('x',)

可以看出外层函数的code对象的co_cellvars保存了内部嵌套函数需要引用的变量的名字,而内层嵌套函数的code对象的co_freevars保存了需要引用外部函数作用域中的变量名字。

在函数编译过程中内部函数会有一个闭包的特殊属性__closure__(func_closure)。__closure__属性是一个由cell对象组成的元组,包含了由多个作用域引用的变量:

>>> bar.func_closure
(<cell at 0x0000000003512C78: int object at 0x0000000000645D80>,)

若要查看闭包中变量的内容:

>>> bar.func_closure[0].cell_contents
12

如果内部函数中不包含对外部函数变量的引用时,__closure__属性是不存在的:

>>> def foo():
        x = 12
        def bar():
            pass
        return bar

>>> bar = foo()
>>> print bar.func_closure
None

当把函数当作对象传递给另外一个函数做参数时,再结合闭包和嵌套函数,然后返回一个函数当做返回结果,就是python装饰器的应用啦。

 闭包

闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构,Python也支持这一特性,举例一个嵌套函数:

def foo():
    x = 12
    def bar():
        print x
    return bar
foo()()

输出:12

可以看到内嵌函数可以访问外部函数定义的作用域中的变量,事实上内嵌函数解析名称时首先检查局部作用域,然后从最内层调用函数的作用域开始,搜索所有调用函数的作用域,它们包含非局部但也非全局的命名。

组成函数的语句和语句的执行环境打包在一起,得到的对象就称为闭包。在嵌套函数中,闭包将捕捉内部函数执行所需要的整个环境。

python函数的code对象,或者说字节码中有两个和闭包有关的对象:

  • co_cellvars: 是一个元组,包含嵌套的函数所引用的局部变量的名字
  • co_freevars: 是一个元组,保存使用了的外层作用域中的变量名

再看下上面的嵌套函数:

>>> def foo():
     x = 12
     def bar():
      return x
     return bar

>>> foo.func_code.co_cellvars
('x',)
>>> bar = foo()
>>> bar.func_code.co_freevars
('x',)

可以看出外层函数的code对象的co_cellvars保存了内部嵌套函数需要引用的变量的名字,而内层嵌套函数的code对象的co_freevars保存了需要引用外部函数作用域中的变量名字。

在函数编译过程中内部函数会有一个闭包的特殊属性__closure__(func_closure)。__closure__属性是一个由cell对象组成的元组,包含了由多个作用域引用的变量:

>>> bar.func_closure
(<cell at 0x0000000003512C78: int object at 0x0000000000645D80>,)

若要查看闭包中变量的内容:

>>> bar.func_closure[0].cell_contents
12

如果内部函数中不包含对外部函数变量的引用时,__closure__属性是不存在的:

>>> def foo():
     x = 12
     def bar():
      pass
     return bar

>>> bar = foo()
>>> print bar.func_closure
None

当把函数当作对象传递给另外一个函数做参数时,再结合闭包和嵌套函数,然后返回一个函数当做返回结果,就是python装饰器的应用啦。

延迟绑定

需要注意的一点是,python函数的作用域是由代码决定的,也就是静态的,但它们的使用是动态的,是在执行时确定的。

>>> def foo(n):
        return n * i

>>> fs = [foo for i in range(4)]
>>> print fs[0](1)

当你期待结果是0的时候,结果却是3。

这是因为只有在函数foo被执行的时候才会搜索变量i的值, 由于循环已结束,
i指向最终值3, 所以都会得到相同的结果。

在闭包中也存在相同的问题:

def foo():
    fs = []
    for i in range(4):
        fs.append(lambda x: x*i)
    return fs
for f in foo():
    print f(1)

返回:

3
3
3
3

解决方法,一个是为函数参数设置默认值:

>>> fs = [lambda x, i=i: x * i for i in range(4)]
>>> for f in fs:
        print f(1)

另外就是使用闭包了:

>>> def foo(i):
        return lambda x: x * i

>>> fs = [foo(i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
        print f(1)

或者:

>>> for f in map(lambda i: lambda x: i*x, range(4)):
        print f(1)

使用闭包就很类似于偏函数了,也可以使用偏函数:

>>> fs = [functools.partial(lambda x, i: x * i, i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
        print f(1)

这样自由变量i都会优先绑定到闭包函数上。

 

延迟绑定

需要注意的一点是,python函数的作用域是由代码决定的,也就是静态的,但它们的使用是动态的,是在执行时确定的。

>>> def foo(n):
        return n * i

>>> fs = [foo for i in range(4)]
>>> print fs[0](1)

当你期待结果是0的时候,结果却是3。

这是因为只有在函数foo被执行的时候才会搜索变量i的值, 由于循环已结束,
i指向最终值3, 所以都会得到相同的结果。

在闭包中也存在相同的问题:

def foo():
    fs = []
    for i in range(4):
        fs.append(lambda x: x*i)
    return fs
for f in foo():
    print f(1)

返回:

3
3
3
3

解决方法,一个是为函数参数设置默认值:

>>> fs = [lambda x, i=i: x * i for i in range(4)]
>>> for f in fs:
        print f(1)

另外就是使用闭包了:

>>> def foo(i):
        return lambda x: x * i

>>> fs = [foo(i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
        print f(1)

或者:

>>> for f in map(lambda i: lambda x: i*x, range(4)):
        print f(1)

使用闭包就很类似于偏函数了,也可以使用偏函数:

>>> fs = [functools.partial(lambda x, i: x * i, i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
        print f(1)

这样自由变量i都会优先绑定到闭包函数上。

 

延迟绑定

需要注意的一点是,python函数的作用域是由代码决定的,也就是静态的,但它们的使用是动态的,是在执行时确定的。

>>> def foo(n):
     return n * i

>>> fs = [foo for i in range(4)]
>>> print fs[0](1)

当你期待结果是0的时候,结果却是3。

这是因为只有在函数foo被执行的时候才会搜索变量i的值, 由于循环已结束,
i指向最终值3, 所以都会得到相同的结果。

在闭包中也存在相同的问题:

def foo():
    fs = []
    for i in range(4):
        fs.append(lambda x: x*i)
    return fs
for f in foo():
    print f(1)

返回:

3
3
3
3

解决方法,一个是为函数参数设置默认值:

>>> fs = [lambda x, i=i: x * i for i in range(4)]
>>> for f in fs:
     print f(1)

另外就是使用闭包了:

>>> def foo(i):
     return lambda x: x * i

>>> fs = [foo(i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
     print f(1)

或者:

>>> for f in map(lambda i: lambda x: i*x, range(4)):
     print f(1)

使用闭包就很类似于偏函数了,也可以使用偏函数:

>>> fs = [functools.partial(lambda x, i: x * i, i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
     print f(1)

这样自由变量i都会优先绑定到闭包函数上。

 

作用域规则 命名空间是从名称到对象的映射,
Python中主要是通过字典实现的,主要有以下…

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