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Python 闭包的使用方法

(编辑:jimmy 日期: 2024/12/1 浏览:3 次 )

Python 闭包的使用方法

嵌套函数中的非局部变量

在进入闭包之前,我们必须先了解一个嵌套函数和非局部变量。

在函数中定义另一个函数称为嵌套函数。嵌套函数可以访问包围范围内的变量。

在Python中,这些非局部变量只能在默认情况下读取,我们必须将它们显式地声明为非局部变量(使用nonlocal关键字)才能进行修改。

以下是访问非局部变量的嵌套函数的示例。

def print_msg(msg):
# This is the outer enclosing function

  def printer():
# This is the nested function
    print(msg)

  printer()

# We execute the function
# Output: Hello
print_msg("Hello")

可以看到嵌套函数printer()能够访问封闭函数的非局部变量msg。

定义闭包函数

在上面的例子中,如果函数print_msg()的最后一行返回printer()函数而不是调用它,会发生什么? 如该函数定义如下 -

def print_msg(msg):
# This is the outer enclosing function

  def printer():
# This is the nested function
    print(msg)

  return printer # this got changed

# Now let's try calling this function.
# Output: Hello
another = print_msg("Hello")
another()

这样是不寻常的。

print_msg()函数使用字符串“Hello”进行调用,返回的函数被绑定到另一个名称。 在调用another()时,尽管我们已经完成了print_msg()函数的执行,但仍然记住了这个消息。

一些数据(“Hello”)附加到代码中的这种技术在Python中称为闭包。

即使变量超出范围或函数本身从当前命名空间中删除,也会记住封闭范围内的值。

尝试在Python shell中运行以下内容以查看输出。

> del print_msg
> another()
Hello
> print_msg("Hello")
Traceback (most recent call last):
...
NameError: name 'print_msg' is not defined

什么时候闭包?

从上面的例子可以看出,当嵌套函数引用其封闭范围内的值时,在Python中有使用了一个闭包。

在Python中创建闭包必须满足的标准将在以下几点 -

  • 必须有一个嵌套函数(函数内部的函数)。
  • 嵌套函数必须引用封闭函数中定义的值。
  • 闭包函数必须返回嵌套函数。

何时使用闭包?

那么闭包是什么好的?

闭包可以避免使用全局值并提供某种形式的数据隐藏。它还可以提供面向对象的解决问题的解决方案。

当在类中几乎没有方法(大多数情况下是一种方法)时,闭包可以提供一个替代的和更优雅的解决方案。 但是当属性和方法的数量变大时,更好地实现一个类。

这是一个简单的例子,其中闭包可能比定义类和创建对象更为优先。

 
def make_multiplier_of(n):
  def multiplier(x):
    return x * n
  return multiplier

# Multiplier of 3
times3 = make_multiplier_of(3)

# Multiplier of 5
times5 = make_multiplier_of(5)

# Output: 27
print(times3(9))

# Output: 15
print(times5(3))

# Output: 30
print(times5(times3(2)))

Python中的装饰器也可以广泛使用闭包。值得注意的是,可以找到封闭函数中包含的值。

所有函数对象都有一个__closure__属性,如果它是一个闭包函数,它返回一个单元格对象的元组。 参考上面的例子,我们知道times3和times5是闭包函数。

> make_multiplier_of.__closure__
> times3.__closure__
(<cell at 0x0000000002D155B8: int object at 0x000000001E39B6E0>,)

单元格(cell)对象具有存储闭合值的属性:cell_contents。

> times3.__closure__[0].cell_contents
3
> times5.__closure__[0].cell_contents
5

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