[Python]闭包的理解和使用
闭包广泛使用在函数式编程语言中,虽然不是很容易理解,但是又不得不理解。
闭包是什么?
在一些语言中,在函数中可以(嵌套)定义另一个函数时,如果内部的函数引用了外部的函数的变量,则可能产生闭包。闭包可以用来在一个函数与一组“私有”变量之间创建关联关系。在给定函数被多次调用的过程中,这些私有变量能够保持其持久性。
—— 维基百科)
举个例子
def sum(a,b):
return a+b
def sum1(a):
def add(b):
return a+b #a为外部变量
return add #返回函数
type(sum(1,2)) #<class 'int'>
type(sum1(1)) #<class 'function'>
一般支持将函数当做对象使用的编程语言,如Python,JavaScript都支持闭包
如何理解闭包
闭包存在的意义是夹带了外部变量,如果没有的话,其实和普通函数没有区别。同一个函数夹带了不同的私货就是不同的闭包,可以理解为对函数的轻量级的封装。
下面这个例子是计算数字的平方和立方,如果是用普通函数,要么是需要写两个函数,要么需要传两个参数
def rlt(v):
def product(num):
return num ** v
return product
square = rlt(2)
cube = rlt(3)
print(square(2), cube(2)) # 4, 8
闭包传递了某些变量,对使用者来说就便捷了很多,下面会讲到闭包的原理
总结下:
闭包其实和普通函数的区别:
1、普通函数传递变量,闭包传递函数
2、闭包的封装性更好,调用的参数更少
什么时候用闭包?
1. 装饰器
闭包在python中非常常见,但是可能很难意识到闭包的存在。这里不得不提到Python中的装饰器Decorator。
装饰器顾名思义是装饰作用。在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。
举个例子,
计算函数运行时间,正常写法
import time
def do_sth():
time.sleep(3)
startTime = time.time()
do_sth()
endTime = time.time()
print("do_sth run {} ".format(endTime-startTime)) #do_sth run 3.0005998611450195
如果我们要计算别的函数运行时间,就要重复多次代码,我们把这些重复代码放到装饰器里去,如下面代码
import time
def timer(fun):
def wrapper():
startTime = time.time()
fun()
endTime = time.time()
print("{} run {}".format(func.__name__, endTime - startTime))
return wrapper
@timer
def do_sth():
time.sleep(3)
timer(do_sth)() # 一:不加@timer语法糖的调用方式
do_sth() #二:加@timer语法糖的调用方式, 和方式一等价
@timer
放到do_sth
的函数定义前,相当于执行了
do_sth = timer(do_sth)
装饰器Pythonic的调用方式完全和普通函数调用方式一样,是不是很方便?
如果装饰器需要带参数呢?那就需要再加一层,用于接收这些函数。又是一层的闭包。
import time
def timer(text):
def decorator(fun):
def wrapper():
startTime = time.time()
fun()
endTime = time.time()
print("{} {} total run time:{}".format(text, fun.__name__, endTime - startTime))
return wrapper
return decorator
@timer('excute')
def do_sth():
time.sleep(3)
三层嵌套的效果是
do_sth = timer('excute')(do_sth)
想一想下面的代码打印结果是什么?
print(do_sth.__name__)
print(timer('excute').__name__)
print(timer('excute')(do_sth).__name__)
do_sth.__name__
的结果不再是do_sth
。这里需要把原始函数的__name__
等属性赋值到wrapper()
函数中,否则,有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
wrapper.__name__ = func.__name__
? 不用,Python内置的functools.wraps
就是做这个的
另外,之前写的wrapper是不带参数的,只适配不带参数的函数调用,如果是doActive(active, f)
则无法使用。所以更新定义:def wrapper(*args, **kw):
于是,一个完整的不带参数的decorator的写法如下:
import time
import functools
def timer(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper(*args, **kw):
startTime = time.time()
fun(*args, **kw)
endTime = time.time()
print("{} {} total run time:{}".format(fun.__name__, endTime - startTime))
return wrapper
@timer
def do_sth():
time.sleep(3)
print(do_sth.__name__) #do_sth
试试改写上面的带参数的decorator
import time
import functools
def timer(text):
@functools.wraps(timer)
def decorator(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper():
startTime = time.time()
fun()
endTime = time.time()
print("{} {} total run time:{}".format(text, fun.__name__, endTime - startTime))
return wrapper
return decorator
@timer('excute')
def do_sth():
time.sleep(3)
这次如下代码的运行结果是?
print(do_sth.__name__)
print(timer('excute').__name__)
print(timer('excute')(do_sth).__name__)
2. 惰性求值
常用于数据库访问的时候
# 伪代码示意
class QuerySet(object):
def __init__(self, sql):
self.sql = sql
self.db = Mysql.connect().corsor() # 伪代码
def __call__(self):
return db.execute(self.sql)
def query(sql):
return QuerySet(sql)
result = query("select name from user_app")
if time > now:
print result # 这时才执行数据库访问
上面这个不太恰当的例子展示了通过闭包完成惰性求值的功能,但是上面query返回的结果并不是函数,而是具有函数功能的类。有兴趣的可以去看看Django的queryset的实现,原理类似。
3.需要对某个函数的参数提前赋值
Python中已经有了很好的解决访问 functools.parial,但是用闭包也能实现。
def partial(**outer_kwargs):
def wrapper(func):
def inner(*args, **kwargs):
for k, v in outer_kwargs.items():
kwargs[k] = v
return func(*args, **kwargs)
return inner
return wrapper
@partial(age=15)
def say(name=None, age=None):
print name, age
say(name="the5fire")
# 当然用functools比这个简单多了
# 只需要: functools.partial(say, age=15)(name='the5fire')
python偏函数int2 = functools.partial(int, base=2)
,可以类比C++的bind1st, bind2nd
闭包的原理?
闭包其实也是一种函数,普通函数的__closure__
是None,闭包里是是一个元组,存放着所有的
cell对象,每个
cell`对象保存着这个闭包里所有的外部变量。
def sum(a, b):
return a+b
print(sum.__closure__) #None
def rlt(v):
def product(num):
return num ** v
return product
square = rlt(2)
cube = rlt(3)
print(square.__closure__) #(<cell at 0x0000000001E2F768: int object at 0x000007FEF25E62B0>,)
for x in square.__closure__:
print(x.cell_contents) #2
print(cube.__closure__)
for x in cube.__closure__: #(<cell at 0x0000000001E2F798: int object at 0x000007FEF25E62D0>,)
print(x.cell_contents) #3
参考资料:
廖雪峰 Python装饰器
Python中的闭包
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