Python 关键知识4：闭包

变量作用域

从内层函数的角度看，变量使用的两个维度

• 是否能访问：LEGB 规则
• 是否能修改：需要声明才能修改

变量作用域识别三要素

• 出现位置：在哪里访问了
• 赋值位置：在哪里赋值了
• 声明类型：在哪里声明了

三种变量作用域（声明）

• 局部： local （函数调用时才创建）
• 全局： global （导入模块时创建，直至解释器退出）
• 非全局： nonlocal

划重点：

• 无声明的情况下，赋值即私有，若外部有相同变量名则将其遮挡
• 无赋值情况下，变量访问依据 LEGB 法则
• 内层函数可以通过声明的方式直接修改外部变量
• 位于最内层的函数，通过 global 声明，会越过中间层，直接修改全局变量
• global 声明其实是一种绑定关系，意思是告诉解释器，不用新创建变量了，我用的是最外面那个
• 位于最内层的函数，如果仅想修改中间层变量，而不是全局变量，可使用 nonlocal 关键字
• nonlocal 只能绑定在中间层定义的变量，如果中间层变量被声明外全局变量，则会报错

金句：

• 无声明的情况下，赋值即私有，若外部有相同变量名则将其遮挡
• 想修改外部相同变量名，需要将外部变量声明
• 根据外部变量的作用域级别不同，使用 global 或者 nonlocal

为什么会有 nonlocal 关键字？

• nonlocal 填补了 global 与 local 之间的空白
• nonlocal 的出现其实是一种权衡利弊的结果：私有之安全封装，全局之灵活共享
• nonlocal 是 Python 3 中引入的一个官方的解决方案，以弥补内层函数无法修改中间层不可变对象

什么是闭包？

• 定义：延伸了作用域的函数（能访问定义体之外定义的非全局变量）
• 闭包是一种函数，它会保留定义函数时存在的外层非全局变量的绑定

闭包有什么用呢？

1. 共享变量的时候避免使用了不安全的全局变量
2. 允许将函数与某些数据关联起来，类似于简化版面向对象编程
3. 相同代码每次生成的闭包，其延伸的作用域都彼此独立（计数器，注册表）
4. 函数的一部分行为在编写时无法预知，需要动态实现，同时又想保持接口一致性
5. 较低的内存开销：类的生命周期远大于闭包
6. 实现装饰器（装饰器的本质是一个闭包，而 @ 仅仅是一个语法糖）

下面我们要实现一个任务：每次调用便计算之前所有的数的平均值。

实现版本1：类实现

class Averager:
    def __init__(self):
        self.series = []

    def __call__(self, new_value):
        '''
        令类表现的像函数一样，可调用
        '''
        self.series.append(new_value)
        total = sum(self.series)
        return total / len(self.series)


avg = Averager()
avg(10), avg(11), avg(21)

(10.0, 10.5, 14.0)

版本2：闭包实现

def make_averager():
    series = []

    def averager(new_value):
        series.append(new_value)
        total = sum(series)
        return total / len(series)
    return averager


avg = make_averager()
avg(10), avg(11), avg(21)

(10.0, 10.5, 14.0)

由于每次都需重新计算总数，做了许多不必要的重复，为了简化版本2，我们可以这样：

版本3：优化的闭包实现

def make_averager():
    count = 0
    total = 0

    def averager(new_value):
        nonlocal count, total
        count += 1
        total += new_value
        return total / count

    return averager

avg = make_averager()
avg(10), avg(11), avg(21)

(10.0, 10.5, 14.0)

一步一步教你认识Python闭包