什么是閉包?

簡單說,閉包就是根據不同的配置信息得到不同的結果。

再來看看專業的解釋:閉包（Closure）是詞法閉包（Lexical Closure）的簡稱，是引用了自由變量的函數。這個被引用的自由變量將和這個函數一同存在，即使已經離開了創造它的環境也不例外。所以，有另一種說法認為閉包是由函數和與其相關的引用環境組合而成的實體。

延遲綁定

Python閉包函數所引用的外部自由變量是延遲綁定的。

Python

In [2]: def multipliers():  ...:   return [lambda x: i * x for i in range(4)] In [3]: print [m(2) for m in multipliers()][6, 6, 6, 6]In [2]: def multipliers():  ...:   return [lambda x: i * x for i in range(4)] In [3]: print [m(2) for m in multipliers()][6, 6, 6, 6]

如以上代碼: i是閉包函數引用的外部作用域的自由變量, 只有在內部函數被調用的時候才會搜索變量i的值, 由于循環已結束, i指向最終值3, 所以各函數調用都得到了相同的結果。

解決方法:

1) 生成閉包函數的時候立即綁定(使用函數形參的默認值):

Python

In [5]: def multipliers():  return [lambda x, i=i: i* x for i in range(4)]    ...: In [6]: print [m(2) for m in multipliers()][0, 2, 4, 6]In [5]: def multipliers():  return [lambda x, i=i: i* x for i in range(4)]    ...: In [6]: print [m(2) for m in multipliers()][0, 2, 4, 6]

如以上代碼: 生成閉包函數的時候, 可以看到每個閉包函數都有一個帶默認值的參數: i=i, 此時, 解釋器會查找i的值, 并將其賦予形參i, 這樣在生成閉包函數的外部作用域(即外部循環中), 找到了變量i, 遂將其當前值賦予形參i。

2) 使用functools.partial:

Python

In [26]: def multipliers():  return [functools.partial(lambda i, x: x * i, i) for i in range(4)]  ....: In [27]: print [m(2) for m in multipliers()]  [0, 2, 4, 6]In [26]: def multipliers():  return [functools.partial(lambda i, x: x * i, i) for i in range(4)]  ....: In [27]: print [m(2) for m in multipliers()]  [0, 2, 4, 6]

如以上代碼: 在有可能因為延遲綁定而出問題的時候, 可以通過functools.partial構造偏函數, 使得自由變量優先綁定到閉包函數上。

禁止在閉包函數內對引用的自由變量進行重新綁定

Python

def foo(func):  free_value = 8  def _wrapper(*args, **kwargs):    old_free_value = free_value #保存舊的free_value    free_value = old_free_value * 2 #模擬產生新的free_value    func(*args, **kwargs)    free_value = old_free_value  return _wrapperdef foo(func):  free_value = 8  def _wrapper(*args, **kwargs):    old_free_value = free_value #保存舊的free_value    free_value = old_free_value * 2 #模擬產生新的free_value    func(*args, **kwargs)    free_value = old_free_value  return _wrapper