Python深入04 閉包

python深入04 閉包

閉包(closure)是函式式程式設計的重要的語法結構。函式式程式設計是一種程式設計正規化 (而面向過程程式設計和物件導向程式設計也都是程式設計正規化)。在面向過程程式設計中，我們見到過函式(function)；在物件導向程式設計中，我們見過物件(object)。函式和物件的根本目的是以某種邏輯方式組織**，並提高**的可重複使用性(reusability)。閉包也是一種組織**的結構，它同樣提高了**的可重複使用性。

不同的語言實現閉包的方式不同。python以函式物件為基礎，為閉包這一語法結構提供支援的 (我們在

特殊方法與多正規化

中，已經多次看到python使用物件來實現一些特殊的語法)。python一切皆物件，函式這一語法結構也是乙個物件。在

函式物件

中，我們像使用乙個普通物件一樣使用函式物件，比如更改函式物件的名字，或者將函式物件作為引數進行傳遞。

和其他物件一樣，函式物件也有其存活的範圍，也就是函式物件的作用域。函式物件是使用def語句定義的，函式物件的作用域與def所在的層級相同。比如下面**，我們在line_conf函式的隸屬範圍內定義的函式line，就只能在line_conf的隸屬範圍內呼叫。

def
line_conf():
defline(x):
return 2*x+1
print(line(5))   #
within the scope
line_conf()
print(line(5))       #
out of the scope

line函式定義了一條直線(y = 2x + 1)。可以看到，在line_conf()中可以呼叫line函式，而在作用域之外呼叫line將會有下面的錯誤：

nameerror: name 'line' is not defined

說明這時已經在作用域之外。

同樣，如果使用lambda定義函式，那麼函式物件的作用域與lambda所在的層級相同。

函式是乙個物件，所以可以作為某個函式的返回結果。

def
line_conf():
defline(x):
return 2*x+1
return
line       # return a function object
my_line =line_conf()
print(my_line(5))

上面的**可以成功執行。line_conf的返回結果被賦給line物件。上面的**將列印11。

如果line()的定義中引用了外部的變數，會發生什麼呢？

def
line_conf():
b = 15
defline(x):
return 2*x+b
return line       #
return a function object
b = 5
my_line =line_conf()
print(my_line(5))

我們可以看到，line定義的隸屬程式塊中引用了高層級的變數b，但b資訊存在於line的定義之外 (b的定義並不在line的隸屬程式塊中)。我們稱b為line的環境變數。事實上，line作為line_conf的返回值時，line中已經包括b的取值(儘管b並不隸屬於line)。

上面的**將列印25，也就是說，line所參照的b值是函式物件定義時可供參考的b值，而不是使用時的b值。

乙個函式和它的環境變數合在一起，就構成了乙個閉包(closure)。在python中，所謂的閉包是乙個包含有環境變數取值的函式物件。環境變數取值被儲存在函式物件的__closure__屬性中。比如下面的**：

def
line_conf():
b = 15
defline(x):
return 2*x+b
return line       #
return a function object
b = 5
my_line =line_conf()
print(my_line.__closure__
)print(my_line.__closure__[0].cell_contents)

__closure__裡包含了乙個元組(tuple)。這個元組中的每個元素是cell型別的物件。我們看到第乙個cell包含的就是整數15，也就是我們建立閉包時的環境變數b的取值。

下面看乙個閉包的實際例子：

def
line_conf(a, b):
defline(x):
return a*x +b
return
line
line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5), line2(5))

這個例子中，函式line與環境變數a,b構成閉包。在建立閉包的時候，我們通過line_conf的引數a,b說明了這兩個環境變數的取值，這樣，我們就確定了函式的最終形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我們只需要變換引數a,b，就可以獲得不同的直線表達函式。由此，我們可以看到，閉包也具有提高**可復用性的作用。

如果沒有閉包，我們需要每次建立直線函式的時候同時說明a,b,x。這樣，我們就需要更多的引數傳遞，也減少了**的可移植性。利用閉包，我們實際上建立了泛函。line函式定義一種廣泛意義的函式。這個函式的一些方面已經確定(必須是直線)，但另一些方面(比如a和b引數待定)。隨後，我們根據line_conf傳遞來的引數，通過閉包的形式，將最終函式確定下來。

閉包有效的減少了函式所需定義的引數數目。這對於並行運算來說有重要的意義。在並行運算的環境下，我們可以讓每台電腦負責乙個函式，然後將一台電腦的輸出和下一台電腦的輸入串聯起來。最終，我們像流水線一樣工作，從串聯的電腦集群一端輸入資料，從另一端輸出資料。這樣的情境最適合只有乙個引數輸入的函式。閉包就可以實現這一目的。

並行運算正稱為乙個熱點。這也是函式式程式設計又熱起來的乙個重要原因。函式式程式設計早在2023年代就已經存在，但應用並不廣泛。然而，我們上面描述的流水線式的工作並行集群過程，正適合函式式程式設計。由於函式式程式設計這一天然優勢，越來越多的語言也開始加入對函式式程式設計正規化的支援。

」python深入04 閉包

Python深入04 閉包

Python深入04 閉包

Python深入04 閉包

Python 深入理解閉包

相關推薦