说说 Python 中的闭包

闭包不好了解，所以先从示例说起。

假设我们需要计算平均值，这些值会从外层传递进来，而后被保存在内部。

(1) 非闭包方式实现

class Averager():    def __init__(self):        self.series = []    def __call__(self, new_value):        self.series.append(new_value)        total = sum(self.series)        return total / len(self.series)avg = Averager()logging.info('avg(10) -> %s', avg(10))logging.info('avg(20) -> %s', avg(20))logging.info('avg(30) -> %s', avg(30))

运行结果：

1. 非闭包方式定义了一个类，名为 Averager。而后在初始化方法中为该类定义了一个数组 series，用于保存传入进来的数值。
2. 接着使用 __call__ 使得该类实例对象可以像调用普通函数那样，以“对象名()”的形式被使用¹。它接收一个参数作为需要计算的新数值，内部被保存在 series 数组中。

(2) 闭包方式实现

这个平均数计算方式可以采用函数式编程方式来实现。

def make_averager():    series = []    def averager(new_value):        series.append(new_value)        total = sum(series)        return total / len(series)    return averageravg = make_averager()logging.info('avg(10) -> %s', avg(10))logging.info('avg(20) -> %s', avg(20))logging.info('avg(30) -> %s', avg(30))

运行结果与上例相同。

1. 我们定义了一个 make_averager 函数，其内部又定义了一个名为 averager(new_value) 的函数，里面是计算平均数的算法；
2. 传入的参数被保存在外层的 series 数组中；
3. 最后返回这个内部函数。

黄色区域表示产生闭包现象的代码段。其中的 series 数组是自由变量（free variable），不受内部函数 averager 的影响，所以可以保存所有传入的变量值。

内部函数 averager 的局部作用域内的变量，都会在函数被调用后失效。

通过 __code__ 属性可以看到 avg 函数中的变量名称。__code__ 属性是编译后的函数定义体。

logging.info('avg.__code__.co_varnames -> %s', avg.__code__.co_varnames)logging.info('avg.__code__.co_freevars -> %s', avg.__code__.co_freevars)

运行结果：

其中 co_varnames 表示局部变量；co_freevars 表示自由变量。这与我们之前所形容的闭包场景一致。

闭包中的自由变量值保存在 avg 函数的 __closure__ 属性中。它是一组 cell 对象列表，每个 cell 对象与 co_freevars 列表中的名称逐个对应：

INFO - avg.__closure__ -> (<cell at 0x000002A8AF736D38: list object at 0x000002A8AF9C7DC8>,)INFO - avg.__closure__[0].cell_contents -> [10, 20, 30]

运行结果：

closure 翻译过来就是闭包。

通过闭包，我们可以保留住定义的自由变量的值。这样函数调用后，我们依然可以使用这些变量。

1. Python __call__()方法（详解版）.
2. Luciano Ramalho (作者)，安道，吴珂 (译者)．流畅的Python[M]．人民邮电出版社，2017:312-315.