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Python进阶:携带状态的闭包

Python进阶:携带状态的闭包

作者: 罗义的夏天 | 来源:发表于2017-02-10 09:57 被阅读33次

    以前也发过介绍闭包的文章,今天学习一下如何在闭包中携带状态。

    作者:Ethan 

    原文:https://funhacks.net/2016/11/17/closure/

    闭包

    在 Python 中,函数也是一个对象。因此,我们在定义函数时,可以再嵌套定义一个函数,并将该嵌套函数返回,比如:

    1. from math import pow

    2. def make_pow(n):

    3.    def inner_func(x):     # 嵌套定义了 inner_func

    4.        return pow(x, n)   # 注意这里引用了外部函数的 n

    5.    return inner_func      # 返回 inner_func

    上面的代码中,函数 make_pow 里面又定义了一个内部函数 inner_func ,然后将该函数返回。因此,我们可以使用 make_pow 来生成另一个函数:

    1. >> > pow2 = make_pow(2)  # pow2 是一个函数,参数 2 是一个自由变量

    2. >> > pow2

    3. <function inner_func at 0x10271faa0 >

    4. >> > pow2(6)

    5. 36.0

    我们还注意到,内部函数 inner_func 引用了外部函数 make_pow 的自由变量 n ,这也就意味着,当函数 make_pow 的生命周期结束之后, n 这个变量依然会保存在 inner_func 中,它被 inner_func 所引用。

    1. >> > del make_pow         # 删除 make_pow

    2. >> > pow3 = make_pow(3)

    3. Traceback(most recent call last):

    4.    File "<stdin>", line 1, in < module >

    5. NameError:

    6.    name 'make_pow' is not defined

    7. >> > pow2(9)     # pow2 仍可正常调用,自由变量 2 仍保存在 pow2 中

    8. 81.0

    ---|---

    像上面这种情况,一个函数返回了一个内部函数,该内部函数引用了外部函数的相关参数和变量,我们把该返回的内部函数称为闭包( Closure )

    在上面的例子中, inner_func 就是一个闭包,它引用了自由变量 n 。

    闭包的作用

    • 闭包的最大特点就是引用了自由变量,即使生成闭包的环境已经释放,闭包仍然存在;

    • 闭包在运行时可以有多个实例,即使传入的参数相同,比如:

    1. >> > pow_a = make_pow(2)

    2. >> > pow_b = make_pow(2)

    3. >> > pow_a == pow_b

    4. False

    • 利用闭包,我们还可以模拟类的实例。

    这里构造一个类,用于求一个点到另一个点的距离:

    1. from math import sqrt

    2. class Point(object):

    3.    def __init__(self, x, y):

    4.        self.x, self.y = x, y

    5.    def get_distance(self, u, v):

    6.        distance = sqrt((self.x - u) ** 2 + (self.y - v) ** 2)

    7.        return distance

    8. >> > pt = Point(7, 2)        # 创建一个点

    9. >> > pt.get_distance(10, 6)  # 求到另一个点的距离

    10. 5.0

    用闭包来实现:

    1. def point(x, y):

    2.    def get_distance(u, v):

    3.        return sqrt((x - u) ** 2 + (y - v) ** 2)

    4.    return get_distance

    5. >> > pt = point(7, 2)

    6. >> > pt(10, 6)

    7. 5.0

    可以看到,结果是一样的,但使用闭包实现比使用类更加简洁。

    常见误区

    闭包的概念很简单,但实现起来却容易出现一些误区,比如下面的例子:

    1. def count():

    2.    funcs = []

    3.    for i in [1, 2, 3]:

    4.        def f():

    5.            return i

    6.        funcs.append(f)

    7.    return funcs

    在该例子中,我们在每次 for 循环中创建了一个函数,并将它存到 funcs 中。现在,调用上面的函数,你可能认为返回结果是 1, 2, 3,事实上却不是:

    1. >> > f1, f2, f3 = count()

    2. >> > f1()

    3. 3

    4. >> > f2()

    5. 3

    6. >> > f3()

    7. 3

    为什么呢?原因在于上面的函数 f 引用了变量 i ,但函数 f 并非立刻执行,当 for 循环结束时,此时变量 i 的值是3, funcs 里面的函数引用的变量都是 3,最终结果也就全为 3。

    因此,我们应尽量避免在闭包中引用循环变量,或者后续会发生变化的变量

    那上面这种情况应该怎么解决呢?我们可以再创建一个函数,并将循环变量的值传给该函数,如下:

    1. def count():

    2.    funcs = []

    3.    for i in [1, 2, 3]:

    4.        def g(param):

    5.            f = lambda: param    # 这里创建了一个匿名函数

    6.            return f

    7.        funcs.append(g(i))        # 将循环变量的值传给 g

    8.    return funcs

    9. >> > f1, f2, f3 = count()

    10. >> > f1()

    11. 1

    12. >> > f2()

    13. 2

    14. >> > f3()

    15. 3

    小结

    • 闭包是携带自由变量的函数,即使创建闭包的外部函数的生命周期结束了,闭包所引用的自由变量仍会存在。

    • 闭包在运行可以有多个实例。

    • 尽量不要在闭包中引用循环变量,或者后续会发生变化的变量。

    参考资料


    题图:pexels,CC0 授权。

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