理解Python闭包¶

1 前言¶

在使用Python的日常工作中，你或许碰到过类似于这样的代码：

def make_counter():
    # 外层闭包函数
    count = 0
    def counter():
      # 嵌套函数

        nonlocal count
        count += 1
        return count

    return counter

一个函数里还有一个函数，并且外层函数的返回值是内层的函数，为什么要这样定义函数呢？这样有什么好处，这篇文章我们来揭开它神秘的面纱 - 闭包（Closure）。

2 闭包的要点¶

闭包指延伸了作用域的函数，它会引用一个不在函数定义中的非全局变量(如上述例子中的count)，nonlocal的加入能把变量标记为自由变量(Python 3才加入nonlocal关键字)，让内层嵌套函数可以修改作用域外的不可变变量。

调用make_counter时，返回一个counter函数对象，每次调用counter时，它会更新count，示例如下：

# 运行闭包函数
counter = make_counter()
print(counter())
print(counter())

输出为：

1
2

在这个例子中，有一点需要展开说的是count的历史值的存储位置，count是make_counter函数的局部变量，初始化的时候count的值为0，但调用counter的时候，make_counter函数已经返回了，本地作用域理应不复存在。

在counter函数中，count是自由变量，counter函数实现了对变量count的绑定。可以通过Python中的__code__属性（表示编译后的函数定义体）查看保存的局部变量和自由变量的名称，如下所示：

# 查看自由变量
counter.__code__.co_freevars

输出为：

('count',)

count的绑定在返回的counter函数的__closure__属性里，其中__closure__的各个元素对应于counter.__code__.co_freevars中的一个名称。这些元素是cell对象，可以通过cell_contents属性访问其存储的值，示例如下：

counter.__closure__[0].cell_contents

输出为：

2

闭包能够非常简洁、直观地解决轻量级的问题，如果上述功能用类来实现的话，会长成这样：

# 用类定义一个计数器，从0开始计数
class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0

    def __call__(self):
        self.count += 1
        return self.count

counter = Counter()
print(counter())
print(counter())

输出为：

1
2

3 总结¶

闭包是一种函数，它保留了定义函数时存在的自由变量的绑定，因此，即便是函数返回后作用域不存在了，那些绑定仍然能够被使用。闭包可以很容易地实现一些简单的类的功能，同时基于此还有很多Python的魔法能够实现，比如装饰器，待下回分解！

希望这次的分享对你有帮助，欢迎在评论区讨论！

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