在嵌套函数内,使用非全局变量(且不是本层变量) -- 就是闭包
closure 判断是否是闭包
闭包的作用
- 保证数据的安全性
- 装饰器的本质
上面被红色方框框起来的区域就是闭包,被蓝色圈起来的那个变量应该是make_averager()函数的局部变量,它应该是随着make_averager()函数的执行结束之后而消失。但是他没有,是因为此区域形成了闭包,series变量就变成了一个叫自由变量的东西,averager函数的作用域会延伸到包含自由变量series的绑定。也就是说,每次我调用avg对应的averager函数 时,都可以引用到这个自用变量series,这个就是闭包。
闭包的定义:
\1. 闭包是嵌套在函数中的函数。
\2. 闭包必须是内层函数对外层函数的变量(非全局变量)的引用。
如何判断判断闭包?:
# 例一:
def wrapper():
a = 1
def inner():
print(a)
return inner
ret = wrapper()
# 例二:
a = 2
def wrapper():
def inner():
print(a)
return inner
ret = wrapper()
# 例三:
def wrapper(a,b):
def inner():
print(a)
print(b)
return inner
a = 2
b = 3
ret = wrapper(a,b)
以上三个例子,最难判断的是第三个,其实第三个也是闭包,如果我们每次去研究代码判断其是不是闭包,有一些不科学,或者过于麻烦了,那么有一些函数的属性是可以获取到此函数是否拥有自由变量的,如果此函数拥有自由变量,那么就可以侧面证明其是否是闭包函数了(了解):
def make_averager():
series = []
def averager(new_value):
series.append(new_value)
total = sum(series)
return total/len(series)
return averager
avg = make_averager()
# 函数名.__code__.co_freevars 查看函数的自由变量
print(avg.__code__.co_freevars) # ('series',)
当然还有一些参数,仅供了解:
# 函数名.__code__.co_freevars 查看函数的自由变量
print(avg.__code__.co_freevars) # ('series',)
# 函数名.__code__.co_varnames 查看函数的局部变量
print(avg.__code__.co_varnames) # ('new_value', 'total')
# 函数名.__closure__ 获取具体的自由变量对象,也就是cell对象。
# (<cell at 0x0000020070CB7618: int object at 0x000000005CA08090>,)
# cell_contents 自由变量具体的值
print(avg.__closure__[0].cell_contents) # []
闭包的作用:保存局部信息不被销毁,保证数据的安全性。
闭包的应用:
- 可以保存一些非全局变量但是不易被销毁、改变的数据。
- 装饰器。