我已经阅读了很多有关闭包的内容,并且我认为我理解它们,但在不给我自己和其他人带来困扰的情况下,我希望有人能够尽可能简洁明了地解释闭包。我正在寻找一个简单的解释,可以帮助我理解在哪里以及为什么要使用它们。

有帮助吗?

解决方案

关闭就关闭

对象是带有附加方法的数据,关闭是随附数据的功能。

def make_counter():
    i = 0
    def counter(): # counter() is a closure
        nonlocal i
        i += 1
        return i
    return counter

c1 = make_counter()
c2 = make_counter()

print (c1(), c1(), c2(), c2())
# -> 1 2 1 2

其他提示

这很简单:从包含范围引用变量的函数,可能在控制流离开该范围之后。最后一点非常有用:

>>> def makeConstantAdder(x):
...     constant = x
...     def adder(y):
...         return y + constant
...     return adder
... 
>>> f = makeConstantAdder(12)
>>> f(3)
15
>>> g = makeConstantAdder(4)
>>> g(3)
7

请注意,12 和 4 分别在 f 和 g 内部“消失”,此功能使 f 和 g 成为正确的闭包。

我喜欢 这个粗略、简洁的定义:

可以引用不再活动的环境的函数。

我想补充一下

闭包允许您将变量绑定到函数中 而不将它们作为参数传递.

接受参数的装饰器是闭包的常见用途。闭包是此类“函数工厂”的常见实现机制。我经常选择在 策略模式 当策略在运行时被数据修改时。

在允许匿名块定义的语言中(例如 Ruby、C#),闭包可用于实现(相当于)新颖的控制结构。缺乏匿名区块是其中之一 Python 中闭包的局限性.

老实说,我非常了解闭包,只是我一直不清楚“闭包”到底是什么以及它的“闭包”是什么。我建议您放弃寻找术语选择背后的任何逻辑。

无论如何,这是我的解释:

def foo():
   x = 3
   def bar():
      print x
   x = 5
   return bar

bar = foo()
bar()   # print 5

这里的一个关键思想是,从 foo 返回的函数对象保留了本地变量“x”的钩子,即使“x”已经超出范围并且应该失效。这个钩子针对的是 var 本身,而不仅仅是 var 当时的值,因此当调用 bar 时,它会打印 5,而不是 3。

另请注意,Python 2.x 的封闭性有限:我无法修改“bar”中的“x”,因为编写“x = bla”会在 bar 中声明本地“x”,而不是分配给 foo 的“x”。这是Python 的赋值=声明的副作用。为了解决这个问题,Python 3.0 引入了 nonlocal 关键字:

def foo():
   x = 3
   def bar():
      print x
   def ack():
      nonlocal x
      x = 7
   x = 5
   return (bar, ack)

bar, ack = foo()
ack()   # modify x of the call to foo
bar()   # print 7

我从来没有听说过在解释什么是闭包时在相同的上下文中使用事务,并且这里实际上没有任何事务语义。

它被称为闭包,因为它“封闭”了外部变量(常量)——也就是说,它不仅仅是一个函数,而且是创建该函数的环境的封闭体。

在下面的示例中,在更改 x 后调用闭包 g 也会更改 g 中 x 的值,因为 g 对 x 关闭:

x = 0

def f():
    def g(): 
        return x * 2
    return g


closure = f()
print(closure()) # 0
x = 2
print(closure()) # 4

这是闭包的典型用例 - GUI 元素的回调(这将是子类化按钮类的替代方法)。例如,您可以构造一个函数,该函数将在按下按钮时调用,并“关闭”父作用域中处理单击所需的相关变量。通过这种方式,您可以从同一个初始化函数连接相当复杂的接口,将所有依赖项构建到闭包中。

在 Python 中,闭包是一个函数的实例,它具有不可变地绑定到它的变量。

事实上, 数据模型解释了这一点 在其功能描述中' __closure__ 属性:

无或有 细胞元组 包含函数自由变量的绑定。只读

为了证明这一点:

def enclosure(foo):
    def closure(bar):
        print(foo, bar)
    return closure

closure_instance = enclosure('foo')

显然,我们知道现在有一个从变量名指向的函数 closure_instance. 。表面上,如果我们用一个对象来调用它, bar, ,它应该打印字符串, 'foo' 无论字符串表示形式是什么 bar 是。

事实上,字符串“foo” 绑定到函数的实例,我们可以通过访问 cell_contents 元组中第一个(也是唯一一个)单元格的属性 __closure__ 属性:

>>> closure_instance.__closure__[0].cell_contents
'foo'

顺便说一句,C API 文档中描述了单元对象:

“单元”对象用于实现由多个范围引用的变量

我们可以演示我们的闭包的用法,注意到 'foo' 被困在函数中并且不会改变:

>>> closure_instance('bar')
foo bar
>>> closure_instance('baz')
foo baz
>>> closure_instance('quux')
foo quux

没有什么可以改变它:

>>> closure_instance.__closure__ = None
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: readonly attribute

部分功能

给出的示例使用闭包作为部分函数,​​但如果这是我们唯一的目标,则可以通过以下方式实现相同的目标 functools.partial

>>> from __future__ import print_function # use this if you're in Python 2.
>>> partial_function = functools.partial(print, 'foo')
>>> partial_function('bar')
foo bar
>>> partial_function('baz')
foo baz
>>> partial_function('quux')
foo quux

还有更复杂的闭包不适合部分函数示例,我将在时间允许的情况下进一步演示它们。

这是一个Python3闭包的例子

def closure(x):
    def counter():
        nonlocal x
        x += 1
        return x
    return counter;

counter1 = closure(100);
counter2 = closure(200);

print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 2 " + str(counter2()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 2 " + str(counter2()))

# result

i from closure 1 101
i from closure 1 102
i from closure 2 201
i from closure 1 103
i from closure 1 104
i from closure 1 105
i from closure 2 202
# A Closure is a function object that remembers values in enclosing scopes even if they are not present in memory.

# Defining a closure

# This is an outer function.
def outer_function(message):
    # This is an inner nested function.
    def inner_function():
        print(message)
    return inner_function

# Now lets call the outer function and return value bound to name 'temp'
temp = outer_function("Hello")
# On calling temp, 'message' will be still be remembered although we had finished executing outer_function()
temp()
# Technique by which some data('message') that remembers values in enclosing scopes 
# even if they are not present in memory is called closures

# Output: Hello

闭包要满足的标准是:

  1. 我们必须有嵌套函数。
  2. 嵌套函数必须引用封闭函数中定义的值。
  3. 封闭函数必须返回嵌套函数。

# Example 2
def make_multiplier_of(n): # Outer function
    def multiplier(x): # Inner nested function
        return x * n
    return multiplier
# Multiplier of 3
times3 = make_multiplier_of(3)
# Multiplier of 5
times5 = make_multiplier_of(5)
print(times5(3)) # 15
print(times3(2)) #  6

对我来说,“闭包”是能够记住它们创建的环境的函数。此功能允许您在闭包中使用变量或方法,换句话说,您将无法使用它们,因为它们不再存在,或者由于范围而超出了范围。让我们看看 ruby​​ 中的这段代码:

def makefunction (x)
  def multiply (a,b)
    puts a*b
  end
  return lambda {|n| multiply(n,x)} # => returning a closure
end

func = makefunction(2) # => we capture the closure
func.call(6)    # => Result equal "12"  

即使“乘法”方法和“x”变量不再存在,它仍然有效。一切都是因为封闭能力的记忆。

我们都用过 装饰器 在Python中。它们是展示 Python 中闭包函数的好例子。

class Test():
    def decorator(func):
        def wrapper(*args):
            b = args[1] + 5
            return func(b)
        return wrapper

@decorator
def foo(val):
    print val + 2

obj = Test()
obj.foo(5)

这里最终值为12

这里,包装器函数能够访问 func 对象,因为包装器是“词法闭包”,它可以访问其父属性。这就是为什么它能够访问 func 对象。

我想分享我的例子和关于闭包的解释。我做了一个 python 示例,并用两个图来演示堆栈状态。

def maker(a, b, n):
    margin_top = 2
    padding = 4
    def message(msg):
        print('\n’ * margin_top, a * n, 
            ' ‘ * padding, msg, ' ‘ * padding, b * n)
    return message

f = maker('*', '#', 5)
g = maker('', '♥’, 3)
…
f('hello')
g(‘good bye!')

该代码的输出如下:

*****      hello      #####

      good bye!    ♥♥♥

这里有两个图显示了堆栈和附加到函数对象的闭包。

当函数从maker返回时

当稍后调用该函数时

当通过参数或非局部变量调用函数时,代码需要局部变量绑定,例如 margin_top、padding 以及 a、b、n。为了确保函数代码正常工作,很久以前就消失的maker函数的堆栈框架应该是可访问的,它在我们可以与“消息”函数对象一起找到的闭包中得到备份。

我见过的关于闭包的最好解释就是解释其机制。事情是这样的:

将您的程序堆栈想象为一棵退化树,其中每个节点只有一个子节点,并且单个叶节点是当前正在执行的过程的上下文。

现在放宽每个节点只能有一个子节点的约束。

如果这样做,您可以拥有一个构造(“yield”),它可以从过程返回而不丢弃本地上下文(即当您返回时,它不会将其从堆栈中弹出)。下次调用该过程时,该调用将拾取旧的堆栈(树)帧并从中断处继续执行。

许可以下: CC-BY-SA归因
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