python中闭包的作用_Python闭包及其作用域

Python闭包及其作用域

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)

in ()

3 x += 1

4 print(x)

----> 5 main()

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