ChrisChen3121:Python闭包详解

作者:ChrisChen3121


1 快速预览

以下是一段简单的闭包代码示例:

def foo():
    m=3
    n=5
    def bar():
        a=4
        return m+n+a
    return bar

>>>bar =  foo()
>>>bar()
12

说明:
bar在foo函数的代码块中定义。我们称bar是foo的内部函数。

在bar的局部作用域中可以直接访问foo局部作用域中定义的m、n变量。
简单的说,这种内部函数可以使用外部函数变量的行为,就叫闭包。

那么闭包内部是如何来实现的呢?
我们一步步来,先看两个python内置的object:

2 code object

code object是python代码经过编译后的对象。
它用来存储一些与代码有关的信息以及bytecode。

以下代码示例,演示了如何通过编译产生code object
以及使用exec运行该代码,和使用dis方便地查看字节码。

import dis
code_obj = compile('sum([1,2,3])',  '', 'single')

>>>exec(code_obj)
6

>>> dis.dis(code_obj)
  1           0 LOAD_NAME                0 (sum)
              3 LOAD_CONST               0 (1)
              6 LOAD_CONST               1 (2)
              9 LOAD_CONST               2 (3)
             12 BUILD_LIST                   3
             15 CALL_FUNCTION          1
             18 PRINT_EXPR          
             19 LOAD_CONST               3 (None)
             22 RETURN_VALUE        

那么,这跟我们的例子有什么关系?

>>> foo.func_code
", line 1>

我们可以看到,函数定义好之后,就可以通过[函数名.func_code]
访问该函数的code object,之后我们会用到它的一些特性。

3 cell object

cell对象的引入,是为了实现被多个作用域引用的变量。
对每一个这样的变量,都用一个cell对象来保存 其值 。

拿之前的示例来说,m和n既在foo函数的作用域中被引用,又在bar
函数的作用域中被引用,所以m, n引用的值,都会在一个cell对象中。

可以通过内部函数的__closure__或者func_closure特性查看cell对象:

>>> bar = foo()
>>> bar.__closure__
(, )

这两个int型的cell分别存储了m和n的值。
无论是在外部函数中定义,还是在内部函数中调用,引用的指向都是cell对象中的值。

注:内部函数无法修改cell对象中的值,如果尝试修改m的值,编译器会认为m是函数
bar的局部变量,同时foo代码块中的m也会被认为是函数foo的局部变量,两个m分别

在各自的作用域下起作用。1

4 闭包分析

  • 使用dis2模块分析foo的bytecode。
2          0 LOAD_CONST              1 (3)
            3 STORE_DEREF               0 (m)

3          6 LOAD_CONST              2 (5)
            9 STORE_DEREF               1 (n)

4          12 LOAD_CLOSURE         0 (m)
            15 LOAD_CLOSURE         1 (n)
            18 BUILD_TUPLE              2
            21 LOAD_CONST             3 (", line 4>)
            24 MAKE_CLOSURE         0
            27 STORE_FAST               0 (bar)

7          30 LOAD_FAST                 0 (bar)
            33 RETURN_VALUE    

进行逐行分析:

LOAD_CONST 1 (3) :
将foo.func_code.co_consts [1] 的值"3" push进栈。



STORE_DEREF 0 (m) :
从栈顶Pop出"3"包装成cell对象存入cell与自由变量的存储区的第0槽。
将cell对象的地址信息赋给变量m(闭包变量名记录在func_code.cellvars)。
func_code.cellvars的内容为('m', 'n')

LOAD_CLOSURE 0 (m) :
将变量m的值push进栈,类似如下信息:


LOAD_CLOSURE 1 (n) :
类似变量m的处理,不在累述。

当前栈区状态:

 
1
2
3


BUILD_TUPLE 2 :
将栈顶的两项取出,创建元组,并将该元组push进栈。

LOAD_CONST 3 :
从foo.func_code.co_consts [3] 取出,该项为内部函数bar的code object的地址,将其push进栈
", line 4>

栈区状态:

 
1 ", line 4>
2 (, )
3


MAKE_CLOSURE 0 :

创建一个函数对象,pop出栈顶的code object(bar函数的code)地址信息赋
给foo的func_code特性;


pop出包含cell对象地址的元组,赋给foo的func_closure特性;
最后将该函数对象地址信息push进栈。

STORE_FAST 0 (bar) :
从栈顶取出之前创建的函数对象的地址信息赋给局部变量bar(局部变量名记录在func_code.co_varnames中)
func_code.co_varnames的内容为('bar',)
将变量bar(记录在func_code.cellvars [0] )绑定栈顶的函数对象地址。


LOAD_FAST 0 (bar) :
将变量bar的值压入栈。

RETURN_VALUE
返回栈顶项,print bar可以看到

  • 再分析bar函数就简单了
5           0 LOAD_CONST            1 (4)
             3 STORE_FAST               0 (a)

6           6 LOAD_DEREF               0 (m)
             9 LOAD_DEREF               1 (n)
             12 BINARY_ADD          
             13 LOAD_FAST               0 (a)
             16 BINARY_ADD          
             17 RETURN_VALUE        

重点是LOAD_DEREF,该方法主要是将cell对象中的object内容push进栈。大致过程如下:

根据变量m的值找到包装在cell内的int object的地址信息
m的值:

根据地址取出int值,push进栈。

5 参考文章

  • Closures in Python - ynniv
  • Python Closures Explained - Praveen Gollakota
  • dis.py -Terry Jan Reedy

Footnotes:

1 看完通篇,使用dis分析一下这种情况的bytecode,就能得出这样的结论。

2 函数经过编译的bytecode,实际上放在func.func_code.co_code中,dis模块对其做了解析,使其更容易阅读。

转载于:https://www.cnblogs.com/besharp/articles/6638794.html

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