1.闭包的理解

我们可以将闭包理解为一种特殊的函数,这种函数由两个函数的嵌套组成,且称之为外函数和内函数,外函数返回值是内函数的引用,此时就构成了闭包。

2. 闭包的格式

下面用伪代码进行闭包格式的描述

  1. def 外层函数(参数):
  2. def 内层函数():
  3. print("内层函数执行", 参数)
  4.  
  5. return 内层函数
  6.  
  7. 内层函数的引用 = 外层函数("传入参数")
  8. 内层函数的引用()

外层函数中的参数,不一定要有,据情况而定,但是一般情况下都会有并在内函数中使用到

案例

  1. def func(a, b):
  2. def line(x):
  3. return a * x - b
  4.  
  5. return line
  6.  
  7. line = func(2, 3)
  8. print(line(5))

结果得到 7
在这个案例中,外函数func有接收参数 a=2,b=3,内函数line接收参数x=5,在内函数体中计算了a*x-b 即 2×5-3的值作为返回值,外函数返回内函数的引用,这里的引用指的是内函数line在内存中的起始地址,最终调用内函数line()得到返回值7

3.内函数中修改外函数的值

一般在函数结束时,会释放临时变量,但在闭包中,由于外函数的临时变量在内函数中用到,此时外函数会把临时变量与内函数绑定到一起,这样虽然外函数结束了,但调用内函数时依旧能够使用临时变量,即闭包外层的参数可以在内存中进行保留
如果想要在内函数中修改外函数的值,需要使用 nonlocal  关键字声明变量

  1. def func(a, b):
  2. def line(x):
  3. nonlocal a
  4. a = 3
  5. return a * x - b
  6.  
  7. return line
  8.  
  9. line = func(2, 3)
  10. print(line(5))

此时运行结果为:12

python面试题:

Python面试题:以下代码将输出什么?

  1. def testFun():
  2. temp = [lambda x : i*x for i in range(4)]
  3. return temp
  4. for everyLambda in testFun():
  5. print (everyLambda(2))

脑中默默一想,这还用说么,肯定是:

0,2,4,6

然鹅正确答案:

6,6,6,6

原因:

Python 的闭包的后期绑定导致的 late binding,这意味着在闭包中的变量是在内部函数被调用的时候被查找。所以结果是,当任何 testFun() 返回的函数被调用,在那时,i 的值是在它被调用时的周围作用域中查找,到那时,无论哪个返回的函数被调用,for 循环都已经完成了,i ***的值是 3,因此,每个返回的函数 testFun 的值都是 3。因此一个等于 2 的值被传递进以上代码,它们将返回一个值 6 (比如: 3 x 2)

怎么解决呢??

1:创建一个闭包,通过使用默认参数立即绑定它的参数

  1. def testFun():
  2. temp = [lambda x ,i=i: i*x for i in range(4)]
  3. return temp
  4. for everyLambda in testFun():
  5. print (everyLambda(2))

2:使用functools.partial 函数,把函数的某些参数(不管有没有默认值)给固定住(也就是相当于设置默认值)

  1. from functools import partial
  2. from operator import mul
  3. def testFun():
  4. return [partial(mul,i) for i in range(4)]
  5. for everyLambda in testFun():
  6. print (everyLambda(2))

3:优雅的写法,直接用生成器

  1. def testFun():
  2. return (lambda x ,i=i: i*x for i in range(4))
  3.  
  4. for everyLambda in testFun():
  5. print (everyLambda(2))

4:利用yield的惰性求值的思想

  1. def testFun():
  2. for i in range(4):
  3. yield lambda x : i*x
  4. for everyLambda in testFun():
  5. print (everyLambda(2))

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