转:python 闭包

作者:陈伟
链接:https://www.zhihu.com/question/25950466/answer/31731502
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

“在Python中,函数本身也是对象”
这一本质。那不妨慢慢来,从最基本的概念开始,讨论一下这个问题:

1. Python中一切皆对象
这恐怕是学习Python最有用的一句话。想必你已经知道Python中的list, tuple, dict等内置数据结构,当你执行:
alist = [1, 2, 3]

时,你就创建了一个列表对象,并且用alist这个变量引用它:
<noscript>&lt;img src="https://pic2.zhimg.com/d19b60d824c68780fd863c32fb46226d_b.jpg" data-rawwidth="460" data-rawheight="147" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="460" data-original="https://pic2.zhimg.com/d19b60d824c68780fd863c32fb46226d_r.jpg"&gt;当然你也可以自己定义一个类:</noscript> 当然你也可以自己定义一个类:
class House(object):
    def __init__(self, area, city):
        self.area = area
        self.city = city

    def sell(self, price):
        [...]  #other code
        return price

然后创建一个类的对象:
house = House(200, 'Shanghai')

OK,你立马就在上海有了一套200平米的房子,它有一些属性(area, city),和一些方法(__init__, self):
<noscript>&lt;img src="https://pic2.zhimg.com/5f96cfc3c50822c7f838849a27421805_b.jpg" data-rawwidth="592" data-rawheight="306" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="592" data-original="https://pic2.zhimg.com/5f96cfc3c50822c7f838849a27421805_r.jpg"&gt;</noscript>

2. 函数是第一类对象
和list, tuple, dict以及用House创建的对象一样,当你定义一个函数时,函数也是对象:
def func(a, b):
    return a+b
<noscript>&lt;img src="https://pic1.zhimg.com/e299ef723848572231d5ec51cf96782c_b.jpg" data-rawwidth="418" data-rawheight="156" class="content_image" width="418"&gt;在全局域,函数对象被函数名引用着,它接收两个参数a和b,计算这两个参数的和作为返回值。</noscript> 在全局域,函数对象被函数名引用着,它接收两个参数a和b,计算这两个参数的和作为返回值。

所谓第一类对象,意思是可以用标识符给对象命名,并且对象可以被当作数据处理,例如赋值、作为参数传递给函数,或者作为返回值return 等

因此,你完全可以用其他变量名引用这个函数对象:
add = func

<noscript>&lt;img src="https://pic4.zhimg.com/c45b67c3f4394d4296415730eacf186b_b.jpg" data-rawwidth="434" data-rawheight="174" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="434" data-original="https://pic4.zhimg.com/c45b67c3f4394d4296415730eacf186b_r.jpg"&gt;这样,你就可以像调用func(1, 2)一样,通过新的引用调用函数了:</noscript> 这样,你就可以像调用func(1, 2)一样,通过新的引用调用函数了:
print func(1, 2)
print add(1, 2)  #the same as func(1, 2)
<noscript>&lt;img src="https://pic1.zhimg.com/4d3667d0ff59d50b5120e51c83666ac0_b.jpg" data-rawwidth="555" data-rawheight="105" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="555" data-original="https://pic1.zhimg.com/4d3667d0ff59d50b5120e51c83666ac0_r.jpg"&gt;</noscript>
或者将函数对象作为参数,传递给另一个函数:

def caller_func(f):
    return f(1, 2)

if __name__ == "__main__":
    print caller_func(func)

<noscript>&lt;img src="https://pic2.zhimg.com/12e1beef560929ed34f1b9f075109e31_b.jpg" data-rawwidth="549" data-rawheight="358" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="549" data-original="https://pic2.zhimg.com/12e1beef560929ed34f1b9f075109e31_r.jpg"&gt;</noscript>

可以看到,
  • 函数对象func作为参数传递给caller_func函数,传参过程类似于一个赋值操作f=func;
  • 于是func函数对象,被caller_func函数作用域中的局部变量f引用,f实际指向了函数func;cc
  • 当执行return f(1, 2)的时候,相当于执行了return func(1, 2);
因此输出结果为3。

3. 函数对象 vs 函数调用
无论是把函数赋值给新的标识符,还是作为参数传递给新的函数,针对的都是函数对象本身,而不是函数的调用。

用一个更加简单,但从外观上看,更容易产生混淆的例子来说明这个问题。例如定义了下面这个函数:
def func():
    return "hello,world"

然后分别执行两次赋值:
ref1 = func      #将函数对象赋值给ref1
ref2 = func()       #调用函数,将函数的返回值("hello,world"字符串)赋值给ref2

很多初学者会混淆这两种赋值,通过Python内建的type函数,可以查看一下这两次赋值的结果:
In [4]: type(ref1)
Out[4]: function

In [5]: type(ref2)
Out[5]: str

可以看到,ref1引用了函数对象本身,而ref2则引用了函数的返回值。通过内建的callable函数,可以进一步验证ref1是可调用的,而ref2是不可调用的:
In [9]: callable(ref1)
Out[9]: True

In [10]: callable(ref2)
Out[10]: False

传参的效果与之类似。

4. 闭包&LEGB法则
所谓闭包,就是将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起时,得到的对象

听上去的确有些复杂,还是用一个栗子来帮助理解一下。假设我们在foo.py模块中做了如下定义:
#foo.py
filename = "foo.py"

def call_func(f):
    return f()    #如前面介绍的,f引用一个函数对象,然后调用它

在另一个func.py模块中,写下了这样的代码:
#func.py
import foo      #导入foo.py

filename = "func.py"
def show_filename():
    return "filename: %s" % filename

if __name__ == "__main__":
    print foo.call_func(show_filename)   #注意:实际发生调用的位置,是在foo.call_func函数中

当我们用python func.py命令执行func.py时输出结果为:
[email protected]:~$ python func.py 
filename:func.py

很显然show_filename()函数使用的filename变量的值,是在与它相同环境(func.py模块)中定义的那个。尽管foo.py模块中也定义了同名的filename变量,而且实际调用show_filename的位置也是在foo.py的call_func内部

而对于嵌套函数,这一机制则会表现的更加明显:闭包将会捕捉内层函数执行所需的整个环境
#enclosed.py
import foo
def wrapper():
    filename = "enclosed.py"
    def show_filename():
        return "filename: %s" % filename
    print foo.call_func(show_filename)    #输出:filename: enclosed.py

实际上,每一个函数对象,都有一个指向了该函数定义时所在全局名称空间的__globals__属性:
#show_filename inside wrapper
#show_filename.__globals__

{
'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>,        #内建作用域环境
'__file__': 'enclosed.py',         
'wrapper': <function wrapper at 0x7f84768b6578>,      #直接外围环境
'__package__': None,            
'__name__': '__main__',        
'foo': <module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc'>,         #全局环境
'__doc__': None                   
}

当代码执行到show_filename中的return "filename: %s" % filename语句时,解析器按照下面的顺序查找filename变量:
  • Local - 本地函数(show_filename)内部,通过任何方式赋值的,而且没有被global关键字声明为全局变量的filename变量;
  • Enclosing - 直接外围空间(上层函数wrapper)的本地作用域,查找filename变量(如果有多层嵌套,则由内而外逐层查找,直至最外层的函数);
  • Global - 全局空间(模块enclosed.py),在模块顶层赋值的filename变量;
  • Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找filename变量;
在任何一层先找到了符合要求的filename变量,则不再向更外层查找。如果直到Builtin层仍然没有找到符合要求的变量,则抛出NameError异常。这就是变量名解析的:LEGB法则。

总结:
  1. 闭包最重要的使用价值在于:封存函数执行的上下文环境
  2. 闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中,也遵循LEGB规则逐层查找,直至找到符合要求的变量,或者抛出异常。

5. 装饰器&语法糖(syntax sugar)
那么闭包和装饰器又有什么关系呢?

上文提到闭包的重要特性:封存上下文,这一特性可以巧妙的被用于现有函数的包装,从而为现有函数更加功能。而这就是装饰器。

还是举个例子,代码如下:
#alist = [1, 2, 3, ..., 100]  --> 1+2+3+...+100 = 5050
def lazy_sum():
    return reduce(lambda x, y: x+y, alist)

我们定义了一个函数lazy_sum,作用是对alist中的所有元素求和后返回。alist假设为1到100的整数列表:
alist = range(1, 101)

但是出于某种原因,我并不想马上返回计算结果,而是在之后的某个地方,通过显示的调用输出结果。于是我用一个wrapper函数对其进行包装:
def wrapper():
    alist = range(1, 101)
    def lazy_sum():
        return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
    return lazy_sum

lazy_sum = wrapper()        #wrapper() 返回的是lazy_sum函数对象

if __name__  == "__main__":
    lazy_sum()           #5050

这是一个典型的Lazy Evaluation的例子。我们知道,一般情况下,局部变量在函数返回时,就会被垃圾回收器回收,而不能再被使用。但是这里的alist却没有,它随着lazy_sum函数对象的返回被一并返回了(这个说法不准确,实际是包含在了lazy_sum的执行环境中,通过__globals__),从而延长了生命周期。

当在if语句块中调用lazy_sum()的时候,解析器会从上下文中(这里是Enclosing层的wrapper函数的局部作用域中)找到alist列表,计算结果,返回5050。

当你需要动态的给已定义的函数增加功能时,比如:参数检查,类似的原理就变得很有用:
def add(a, b):
    return a+b

这是很简单的一个函数:计算a+b的和返回,但我们知道Python是 动态类型+强类型 的语言,你并不能保证用户传入的参数a和b一定是两个整型,他有可能传入了一个整型和一个字符串类型的值:
In [2]: add(1, 2)
Out[2]: 3

In [3]: add(1.2, 3.45)
Out[3]: 4.65

In [4]: add(5, 'hello')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/home/chiyu/<ipython-input-4-f2f9e8aa5eae> in <module>()
----> 1 add(5, 'hello')

/home/chiyu/<ipython-input-1-02b3d3d6caec> in add(a, b)
      1 def add(a, b):
----> 2     return a+b

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

于是,解析器无情的抛出了一个TypeError异常。

动态类型:在运行期间确定变量的类型,python确定一个变量的类型是在你第一次给他赋值的时候;
强类型:有强制的类型定义,你有一个整数,除非显示的类型转换,否则绝不能将它当作一个字符串(例如直接尝试将一个整型和一个字符串做+运算);

因此,为了更加优雅的使用add函数,我们需要在执行+运算前,对a和b进行参数检查。这时候装饰器就显得非常有用:
import logging

logging.basicConfig(level = logging.INFO)

def add(a, b):
    return a + b

def checkParams(fn):
    def wrapper(a, b):
        if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)):    #检查参数a和b是否都为整型或浮点型
            return fn(a, b)             #是则调用fn(a, b)返回计算结果

        #否则通过logging记录错误信息,并友好退出
        logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")   
        return
    return wrapper     #fn引用add,被封存在闭包的执行环境中返回

if __name__ == "__main__":
    #将add函数对象传入,fn指向add
    #等号左侧的add,指向checkParams的返回值wrapper
    add = checkParams(add)      
    add(3, 'hello')     #经过类型检查,不会计算结果,而是记录日志并退出

注意checkParams函数:
  • 首先看参数fn,当我们调用checkParams(add)的时候,它将成为函数对象add的一个本地(Local)引用;
  • 在checkParams内部,我们定义了一个wrapper函数,添加了参数类型检查的功能,然后调用了fn(a, b),根据LEGB法则,解释器将搜索几个作用域,并最终在(Enclosing层)checkParams函数的本地作用域中找到fn;
  • 注意最后的return wrapper,这将创建一个闭包,fn变量(add函数对象的一个引用)将会封存在闭包的执行环境中,不会随着checkParams的返回而被回收;
当调用add = checkParams(add)时,add指向了新的wrapper对象,它添加了参数检查和记录日志的功能,同时又能够通过封存的fn,继续调用原始的add进行+运算。

因此调用add(3, 'hello')将不会返回计算结果,而是打印出日志:
[email protected]:~$ python func.py 
WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added

有人觉得add = checkParams(add)这样的写法未免太过麻烦,于是python提供了一种更优雅的写法,被称为语法糖:
@checkParams
def add(a, b):
    return a + b

这只是一种写法上的优化,解释器仍然会将它转化为add = checkParams(add)来执行。

6. 回归问题
def addspam(fn):
    def new(*args):
        print "spam,spam,spam"
        return fn(*args)
    return new

@addspam
def useful(a,b):
    print a**2+b**2

首先看第二段代码:
  • @addspam装饰器,相当于执行了useful = addspam(useful)。在这里题主有一个理解误区:传递给addspam的参数,是useful这个函数对象本身,而不是它的一个调用结果;

再回到addspam函数体:
  • return new 返回一个闭包,fn被封存在闭包的执行环境中,不会随着addspam函数的返回被回收;
  • 而fn此时是useful的一个引用,当执行return fn(*args)时,实际相当于执行了return useful(*args);


最后附上一张代码执行过程中的引用关系图,希望能帮助你理解:
<noscript>&lt;img src="https://pic1.zhimg.com/b5674ca16f72af11d7a1c70602fbfe10_b.jpg" data-rawwidth="1087" data-rawheight="314" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1087" data-original="https://pic1.zhimg.com/b5674ca16f72af11d7a1c70602fbfe10_r.jpg"&gt;</noscript>
版权声明:本文为iteye_17234原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/iteye_17234/article/details/82677814