如何理解Python中的闭包Closure

如何理解Python中的闭包Closure，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

Python中的闭包不是一个一说就能明白的概念，但是随着你往学习的深入，无论如何你都需要去了解这么一个东西。

闭包的概念

我们尝试从概念上去理解一下闭包。

在一些语言中，在函数中可以(嵌套)定义另一个函数时，如果内部的函数引用了外部的函数的变量，则可能产生闭包。闭包可以用来在一个函数与一组“私有”变量之间创建关联关系。在给定函数被多次调用的过程中，这些私有变量能够保持其持久性。

—— 维基百科)

用比较容易懂的人话说，就是当某个函数被当成对象返回时，夹带了外部变量，就形成了一个闭包。看例子。

def make_printer(msg):     def printer():         print msg  # 夹带私货（外部变量）     return printer  # 返回的是函数，带私货的函数  printer = make_printer('Foo!') printer()

支持将函数当成对象使用的编程语言，一般都支持闭包。比如Python, JavaScript。

如何理解闭包

闭包存在有什么意义呢?为什么需要闭包?

我个人认为，闭包存在的意义就是它夹带了外部变量(私货)，如果它不夹带私货，它和普通的函数就没有任何区别。同一个的函数夹带了不同的私货，就实现了不同的功能。其实你也可以这么理解，闭包和面向接口编程的概念很像，可以把闭包理解成轻量级的接口封装。

接口定义了一套对方法签名的约束规则。

def tag(tag_name):     def add_tag(content):         return "<{0}>{1}</{0}>".format(tag_name, content)     return add_tag  content = 'Hello'  add_tag = tag('a') print add_tag(content) # <a>Hello</a>  add_tag = tag('b') print add_tag(content) # <b>Hello</b>

在这个例子里，我们想要一个给content加tag的功能，但是具体的tag_name是什么样子的要根据实际需求来定，对外部调用的接口已经确定，就是add_tag(content)。如果按照面向接口方式实现，我们会先把add_tag写成接口，指定其参数和返回类型，然后分别去实现a和b的add_tag。

但是在闭包的概念中，add_tag就是一个函数，它需要tag_name和content两个参数，只不过tag_name这个参数是打包带走的。所以一开始时就可以告诉我怎么打包，然后带走就行。

上面的例子不太生动，其实在我们生活和工作中，闭包的概念也很常见。比如说手机拨号，你只关心电话打给谁，而不会去纠结每个品牌的手机是怎么实现的，用到了哪些模块。再比如去餐馆吃饭，你只要付钱就可以享受到服务，你并不知道那桌饭菜用了多少地沟油。这些都可以看成闭包，返回来的是一些功能或者服务(打电话，用餐)，但是这些功能使用了外部变量(天线，地沟油等等)。

你也可以把一个类实例看成闭包，当你在构造这个类时，使用了不同的参数，这些参数就是闭包里的包，这个类对外提供的方法就是闭包的功能。但是类远远大于闭包，因为闭包只是一个可以执行的函数，但是类实例则有可能提供很多方法。

何时使用闭包

其实闭包在Python中很常见，只不过你没特别注意这就是一个闭包。比如Python中的装饰器Decorator，假如你需要写一个带参数的装饰器，那么一般都会生成闭包。

为什么?因为Python的装饰器是一个固定的函数接口形式。它要求你的装饰器函数(或装饰器类)必须接受一个函数并返回一个函数：

# how to define def wrapper(func1):  # 接受一个callable对象     return func2  # 返回一个对象，一般为函数      # how to use def target_func(args): # 目标函数     pass  # 调用方式一，直接包裹 result = wrapper(target_func)(args)  # 调用方式二，使用@语法，等同于方式一 @wrapper def target_func(args):     pass  result = target_func()

那么如果你的装饰器如果带参数呢?那么你就需要在原来的装饰器上再包一层，用于接收这些参数。这些参数(私货)传递到内层的装饰器里后，闭包就形成了。所以说当你的装饰器需要自定义参数时，一般都会形成闭包。(类装饰器例外)

def html_tags(tag_name):     def wrapper_(func):         def wrapper(*args, **kwargs):             content = func(*args, **kwargs)             return "<{tag}>{content}</{tag}>".format(tag=tag_name, content=content)         return wrapper     return wrapper_  @html_tags('b') def hello(name='Toby'):     return 'Hello {}!'.format(name)  # 不用@的写法如下 # hello = html_tag('b')(hello) # html_tag('b') 是一个闭包，它接受一个函数，并返回一个函数  print hello()  # <b>Hello Toby!</b> print hello('world')  # <b>Hello world!</b>

关于装饰器的更深入剖析，可以看我写的另外一篇博客。

再深入一点

其实也不必太深入，理解这上面的概念，很多看起来头疼的代码也不过如此。

下面让我们来了解一下闭包的包到底长什么样子。其实闭包函数相对与普通函数会多出一个__closure__的属性，里面定义了一个元组用于存放所有的cell对象，每个cell对象一一保存了这个闭包中所有的外部变量。

>>> def make_printer(msg1, msg2):     def printer():         print msg1, msg2     return printer >>> printer = make_printer('Foo', 'Bar')  # 形成闭包  >>> printer.__closure__   # 返回cell元组 (<cell at 0x03A10930: str object at 0x039DA218>, <cell at 0x03A10910: str object at 0x039DA488>)  >>> printer.__closure__[0].cell_contents  # ***个外部变量 'Foo' >>> printer.__closure__[1].cell_contents  # 第二个外部变量 'Bar'

原理就是这么简单。

关于如何理解Python中的闭包Closure问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注编程网行业资讯频道了解更多相关知识。