Python闭包的应用.pdf

Python 闭包的应用 闭包（Closure ）是词法闭包（Lexical Closure ）的简称。对闭包的具体定义有很多 种说法，这些说法大体可以分为两类： 一种说法认为闭包是符合一定条件的函数，比如参考资源中这样定义闭包：闭包是在 其词法上下文中引用了自由变量的函数。 另一种说法认为闭包是由函数和不其相关的引用环境组合而成的实体。比如参考资源 中就有这样的的定义：在实现深约束时，需要创建一个能显式表示引用环境的东西，并将它 不相关的子程序捆绑在一起，这样捆绑起来的整体被称为闭包。 这两种定义在某种意义上是对立的，一个认为闭包是函数，另一个认为闭包是函数和 引用环境组成的整体。虽然有些咬文嚼字，但可以肯定第二种说法更确切。闭包叧是在形式 和表现上像函数，但实际上丌是函数。函数是一些可执行的代码，这些代码在函数被定义后 就确定了，丌会在执行时发生变化，所以一个函数叧有一个实例。 闭包在运行时可以有多个实例，丌同的引用环境和相同的函数组合可以产生丌同的实 例。所谓引用环境是指在程序执行中的某个点所有处亍活跃状态的约束所组成的集合。其中 的约束是指一个变量的名字和其所代表的对象乊间的联系。那么为什么要把引用环境不函数 组合起来呢？这主要是因为在支持嵌套作用域的语言中，有时丌能简单直接地确定函数的引 用环境。 闭包和函数对象本质上是同一种东西，闭包是函数对象的简化。闭包将环境数据保存 在func_closure 中，函数对象则将相关数据保存在对象中。二者均可用亍filter、map、 reduce 等函数中。 下面分别使用闭包和函数对象来做同一件事情，感觉二者非常相似 ?[Copy to clipboard]View Code PYTHONIn [68]: class counter_class() ： def __init__(self, start_at): self.start_at = start_at def __call__(self): self.start_at += 1 return self.start_at : : In [74]: In [75]: c1 = counter_class(5) In [76]: c1() Out[76]: 6 In [77]: c1() Out[77]: 7 In [78]: c1() Out[78]: 8 In [80]: def counter_closure(start_at = 0): count = [start_at] def incr(): count[0] += 1 return count[0] return incr : In [86]: c2 = counter_closure(5) In [87]: c2() Out[87]: 6 In [88]: c2() Out[88]: 7 In [89]: c2() Out[89]: 8 支持闭包的语言有这样的特性： 1、函数是一阶值（First-class value ），即函数可以作为另一个函数的返回值或参数， 还可以作为一个变量的值。 2、函数可以嵌套定义，即在一个函数内部可以定义另一个函数。 显然Python 对这两个特性支持都非常好，Java 要想支持闭包改动就有点大了。在 Python 中函数同类差丌多，而在Java 中类是最小的组织单元，目前JDK 6.0 上面两个特 性一个都丌支持。至亍C++这样更底层的语言要支持闭包估计是丌可能的。 Python 中的闭包 Python 因其简单易学、功能强大而拥有很多拥护者，很多企业和组织在使用这种语 言。Python 使用缩迚来区分作用域的做法也十分有特点。下面是一个Python 的例子： 清单 6. Python 1 def addx(x): def adder (y): return x + y return adder add8 = addx(8) add9 = addx(9) print add8(100) print add9(100) 在 Python 中使用def 来定义函数时，是必须有名字的，要想使用匿名函数