Python：闭包

闭包（Closure）

在一个函数内部定义另一个函数，然后内部函数用到外部函数的变量，把内部函数以及用到的外部变量，合称闭包。

首先复习一下

命名空间与作用域

我们可以把命名空间看做一个大型的字典类型（Dict），里面包含了所有变量的名字和值的映射关系。在 Python 中，作用域实际上可以看做是“在当前上下文的位置，获取命名空间变量的规则”。在 Python 代码执行的任意位置，都至少存在三层嵌套的作用域：

• local            最内层作用域，最早搜索，包含所有局部变量**（Python 默认所有变量声明均为局部变量）**
• non-local    所有包含当前上下文的外层函数的作用域，由内而外依次搜索，这里包含的是非局部也非全局的变量
• global         一直向上搜索，直到当前模块的全局变量
• built-in        最外层，最后搜索的，内置（built-in）变量

在任意执行位置，可以将作用域看成是对下面这样一个命名空间的搜索：

scopes =
 {
    "local": {"locals": None,
             "non-local": {"locals": None,
                          "global": {"locals": None,
                                    "built-in": ["built-ins"]}}},
}

除了默认的局部变量声明方式，Python 还有global和nonlocal两种类型的声明（nonlocal是Python 3.x之后才有，2.7没有），其中 global 指定的变量直接指向(3)当前模块的全局变量，而nonlocal则指向(2)最内层之外，global以内的变量。这里需要强调指向（references and assignments）的原因是，普通的局部变量对最内层局部作用域之外只有**只读(read-only)**的访问权限，比如下面的例子：

>>>x = 100  #该全局变量可被所有函数调用
>>def main():
    x += 1
    print(x)

>>>main()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#50>", line 1, in <module>
    main()
  File "<pyshell#49>", line 2, in main
    x += 1
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

这里抛出UnboundLocalError，是因为main()函数内部的作用域对于全局变量x仅有只读权限，想要在main()中对x进行改变，不会影响全局变量，而是会创建一个新的局部变量，显然无法对还未创建的局部变量直接使用x += 1。如果想要获得全局变量的完全引用，则需要global声明：

>>>x = 100
>>>def main():
    global x
    x += 1
    print(x)

>>>main()
print(x) # 全局变量已被改变，后面的全局变量x都为101
101

Python闭包

demo：

# 外部函数
def fun():
    print('outer')
    # 内部函数
    def fun_in():
        print('inner')
    return fun_in

# 调用外部函数
fun()
a = fun()
print(a)
# 调用内部函数
a()       

# 输出结果
outer
<function fun.<locals>.fun_in at
inner

再写个闭包调用时机的小例子

def fun():
    print('---1---')
    def fun_in():
        print('---2---')
    print('---3---')
    return fun_in   # 注意没有小括号

# fun()
# 输出结果
# ---1---
# ---3---

# 调用 fun_in才输出---2---
a = fun()
print('-------')
a()

#输出结果
---1---
---3---
-------
---2---

闭包在内存中的状态

在python函数的使用里，当函数调用结束后，函数对应的内存空间被释放，里面所有东西都被清空

但在闭包中例外，因为函数里面还有东西（内部函数）被引用了。因此外部函数的空间就没被释放（涉及到python回收机制的知识：引用计数）

如果再次调用这个函数，就还会重新生成一份新的内存空间

def fun(number):
    def fun_in(number_in):
        print('number = %d, number_in = %d' % (number, number_in))
        return number + number_in
    return fun_in

a1 = fun(3)
print(a1(8)) # 11 = 3 + 8

a2 = fun(5)
print(a2(8)) # 13 = 5 + 8

print(a1(9)) # 12 = 3 + 9

print(a2(9)) # 14 = 5 + 9

所以，当通过a1去调用内部函数，和通过a2去调用内部函数的时候，实际上是在不同的内存空间上去跑的。