1、概述

闭包是在其词法上下文中引用自由变量的函数。

  1. >>> def foo():
  2. ... m=3
  3. ... n=5
  4. ... def bar():
  5. ... a=4
  6. ... return m+n+a
  7. ... return bar
  8. ...
  9. >>> foo()
  10. <function bar at 0x7f9eb9549848>
  11. >>> bar=foo()
  12. >>> bar()
  13. 12

说明:

bar在foo函数的代码块中定义。bar是foo的内部函数。在bar的局部作用域中可以直接访问foo局部作用域中定义的m、n变量。这种内部函数可以使用外部函数变量的行为就叫闭包。

python中闭包表示内部函数,由一个变量指代,而这个变量对于外层包含的函数而言是本地变量。

2、code object

code object是python代码经过编译后的对象,它用来存储一些与代码有关的信息以及bytecode。

  1. >>> code_obj = compile('sum([1,2,3])','','single')
  2. >>>
  3. >>> exec(code_obj)
  4. 6
  5. >>>
  6. >>> dis.dis(code_obj)
  7. 1 0 LOAD_NAME 0 (sum)
  8. 3 LOAD_CONST 0 (1)
  9. 6 LOAD_CONST 1 (2)
  10. 9 LOAD_CONST 2 (3)
  11. 12 BUILD_LIST 3
  12. 15 CALL_FUNCTION 1
  13. 18 PRINT_EXPR
  14. 19 LOAD_CONST 3 (None)
  15. 22 RETURN_VALUE
  16. >>>

上述演示如何通过编译产生code object以及使用exec运行该代码,和使用dis方便地查看字节码。

3、cell object

cell对象的引入,是为了实现被多个作用域引用的变量。对每一个这样的变量,都用一个cell对象来保存其值。

拿之前的示例来说,m和n既在foo函数的作用域中被引用,又在bar函数的作用域中被引用,所以m,n引用的值,都会在一个cell对象中。

可以通过内部函数的__closure__或者func_closure特性查看cell对象

  1. >>> bar.func_closure
  2. (<cell at 0x7f9eb954fad0: int object at 0x6092f8>, <cell at 0x7f9eb954fb78: int object at 0x6092c8>)

这两个int型的cell分别存储了m和n的值

无论在外部函数中定义,还是在内部函数中调用,引用的指向都是cell对象。

注:内部函数无法修改cell对象中的值,如果尝试修改m的值,编译器会认为m是函数bar的局部变量,同时foo代码块中的m也会被认为是函数foo的局部变量,就会再把m认作闭包变量,两个m分别在各自的作用域下起作用。

4、闭包分析

  1. >>> foo.func_code.co_code
  2. 'd\x01\x00\x89\x00\x00d\x02\x00\x89\x01\x00\x87\x00\x00\x87\x01\x00d\x03\x00\x86\x00\x00}\x00\x00|\x00\x00S'
  3. >>> code_obj=foo.func_code.co_code
  4. >>> dis.dis(code_obj)
  5. 0 LOAD_CONST 1 (1)
  6. 3 STORE_DEREF 0

  7. 7 6 LOAD_CONST 2 (2)
  8. 9 STORE_DEREF 1

  9. 9 12 LOAD_CLOSURE 0
  10. 15 LOAD_CLOSURE 1
  11. 18 LOAD_CONST 3 (3)
  12. 21 MAKE_CLOSURE 0
  13. 24 STORE_FAST 0 (0)
  14.  
  15. 27 LOAD_FAST 0 (0)
  16. 30 RETURN_VALUE
  1. 2 0 LOAD_CONST 1 (3)
  2. 3 STORE_DEREF 0 (m)
  3.  
  4. 3 6 LOAD_CONST 2 (5)
  5. 9 STORE_DEREF 1 (n)
  6.  
  7. 4 12 LOAD_CLOSURE 0 (m)
  8. 15 LOAD_CLOSURE 1 (n)
  9. 18 BUILD_TUPLE 2
  10. 21 LOAD_CONST 3 (<code object bar at 018D9848, file "<pyshell#1>", line 4>)
  11. 24 MAKE_CLOSURE 0
  12. 27 STORE_FAST 0 (bar)
  13.  
  14. 7 30 LOAD_FAST 0 (bar)
  15. 33 RETURN_VALUE

LOAD_CONST 1 (3) :
将foo.func_code.co_consts [1] 的值"3"压入栈。

STORE_DEREF 0 (m) :
从栈顶Pop出"3"包装成cell对象存入cell与自由变量的存储区的第0槽。
将cell对象的地址信息赋给变量m(闭包变量名记录在func_code.cellvars)。
func_code.cellvars的内容为('m', 'n')

LOAD_CLOSURE 0 (m) :
将变量m的值压入栈,类似如下信息:
<cell at 0x01D572B0: int object at 0x0180D6F8>

LOAD_CLOSURE 1 (n) :
类似变量m的处理,不在累述。

当前栈区状态:

 
1 <cell at 0x01D572B0: int object at 0x0180D6F8>
2 <cell at 0x01D86510: int object at 0x0180D6E0>
3

BUILD_TUPLE 2 :
将栈顶的两项取出,创建元组,并将该元组压入栈。

LOAD_CONST 3 :
从foo.func_code.co_consts [3] 取出,该项为内部函数bar的code object的地址,将其压入栈
<code object bar at 018D9848, file "<pyshell#1>", line 4>

栈区状态:

 
1 <code object bar at 018D9848, file "<pyshell#1>", line 4>
2 (<cell at 0x01D572B0: int object at 0x0180D6F8>, <cell at 0x01D86510: int object at 0x0180D6E0>)
3

MAKE_CLOSURE 0 :
创建一个函数对象,将位于栈顶的code object(bar函数的code)地址信息赋
给该函数对象的func_code特性;
将栈顶第二项(包含cell对象地址的元组)赋给该函数对象的func_closure特性;
最后将该函数对象地址信息压入栈。

STORE_FAST 0 (bar) :
从栈顶取出之前创建的函数对象的地址信息赋给局部变量bar(局部变量名记录在func_code.co_varnames中)
func_code.co_varnames的内容为('bar',)
将变量bar(记录在func_code.cellvars [0] )绑定栈顶的函数对象地址。
LOAD_FAST 0 (bar) :
将变量bar的值压入栈。

RETURN_VALUE
返回栈顶项,print bar可以看到<function bar at 0x01D899F0>

  • 再分析bar函数就简单了
  1. 5 0 LOAD_CONST 1 (4)
  2. 3 STORE_FAST 0 (a)
  3.  
  4. 6 6 LOAD_DEREF 0 (m)
  5. 9 LOAD_DEREF 1 (n)
  6. 12 BINARY_ADD
  7. 13 LOAD_FAST 0 (a)
  8. 16 BINARY_ADD
  9. 17 RETURN_VALUE

重点是LOAD_DEREF,该方法主要是将cell对象中的object内容压入栈。大致过程如下:

根据变量m的值找到包装在cell内的int object的地址信息
m的值:<cell at 0x01D572B0: int object at 0x0180D6F8>

根据地址取出int值,压入栈。

http://www.cnblogs.com/ChrisChen3121/p/3208119.html

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