一文带你了解Python闭包的基本用法

什么是闭包

闭包（Closure）是一种函数，它被定义在另一个函数的内部，并且可以访问该函数作用域中的变量，即使该函数已经执行完毕并被销毁。换句话说，闭包是一个函数和其所在的环境的组合体。

简单来说，闭包是一种函数的特殊形式，它可以在函数外部访问函数内部的变量，但是这些变量并不会在函数执行完毕后被销毁。闭包在 Python 中可以用于创建模块化、可重用的代码。

Python中的闭包

Python 中的函数是第一类对象，也就是说，它们可以像其他对象一样被传递、引用、返回和赋值。在Python 中，闭包可以通过函数嵌套来实现。

下面是一个简单的例子，演示了如何创建一个闭包：

def outer_function(x):
   def inner_function(y):
       return x + y
   return inner_function

closure = outer_function(10)
print(closure(5))

在这个例子中，outer_function是一个函数，它接受一个参数x，并返回一个函数inner_function。inner_function也是一个函数，它接受一个参数y，并返回x和y的和。

在最后一行代码中，我们创建了一个闭包closure，并将outer_function(10)的返回值（也就是inner_function）赋值给它。然后我们调用closure函数，传入参数5，并打印返回值15。这个例子中，x的值是10，因为我们传递给outer_function的参数是10。

闭包的实现方式

Python 中的闭包有两种实现方式：函数嵌套和装饰器。

函数嵌套

在 Python 中，我们可以定义一个函数，在这个函数内部再定义另一个函数，然后返回这个内部函数。这个内部函数就可以访问外部函数的变量，这就是一个闭包。

嵌套方式如上文的简单例子，在此不再详述。

装饰器

装饰器是 Python 中另一种实现闭包的方式。装饰器是一个函数，它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。新的函数可以在原函数的基础上添加一些新的功能，而不需要改变原函数的代码。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用装饰器实现闭包：

def my_decorator(func):
   def wrapper():
       print("Before the function is called.")
       func()
       print("After the function is called.")
   return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
   print("Hello!")
   say_hello()

在这个例子中，我们定义了一个装饰器函数my_decorator，并将其应用到函数say_hello上。装饰器函数接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数在原函数say_hello的基础上添加了一些新的功能。

在最后一行代码中，我们调用say_hello函数，打印出以下内容：

Before the function is called. 
Hello! 
After the function is called.

通过装饰器，我们成功实现了一个闭包。

闭包的应用

闭包在 Python 中有很多应用场景，下面列举几个常见的场景：

1. 延迟执行

闭包可以用来实现延迟执行，也就是在函数被调用时才进行计算。这可以提高程序的性能，特别是在计算复杂的表达式时。

下面是一个例子，演示了如何使用闭包实现延迟执行：

def delayed_sum(a, b):
   def sum():
       return a + b
   return sum

result = delayed_sum(1, 2)
print(result()) # 3

在这个例子中，我们定义了一个delayed_sum函数，它接受两个参数a和b，并返回一个函数sum。当我们调用delayed_sum函数时，它不会计算a和b的和，而是返回一个sum函数。当我们调用sum函数时，它才会计算a和b的和并返回结果。

2. 缓存结果

闭包可以用来缓存函数的结果，特别是在计算复杂的函数时，可以大大提高程序的性能。

下面是一个例子，演示了如何使用闭包实现缓存结果：

def memoize(func):
   cache = {}

def wrapper(*args):
       if args in cache:
           return cache[args]
       result = func(*args)
       cache[args] = result
       return result
   return wrapper

@memoize
def fibonacci(n):
   if n in (0, 1):
       return n
   return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(fibonacci(10)) # 55

在这个例子中，我们定义了一个memoize装饰器函数，它可以缓存被装饰函数的结果。在fibonacci函数中，我们使用了memoize装饰器，以避免重复计算斐波那契数列中的值。当我们第一次调用fibonacci函数时，它会计算出fibonacci(0)和fibonacci(1)的值，并将它们存储在缓存中。当我们下一次调用fibonacci函数时，它会首先检查缓存中是否已经计算了所需的值，如果有，直接返回缓存中的结果，否则再进行计算。

3. 实现类似于私有变量的功能

在 Python 中，我们无法像 Java 和 C++ 那样直接定义私有变量。但是，我们可以使用闭包来实现类似于私有变量的功能。

下面是一个例子，演示了如何使用闭包实现私有变量：

def counter():
   count = 0
   def inner():
       nonlocal count
       count += 1
       return count
   return inner

c1 = counter()
c2 = counter()
print(c1()) # 1
print(c1()) # 2
print(c2()) # 1
print(c2()) # 2

在这个例子中，我们定义了一个counter函数，它返回一个inner函数。inner函数可以访问count变量，而count变量是在counter函数中定义的。由于 Python 中没有直接定义私有变量的语法，我们使用了一个内部函数来访问外部函数中的变量。这样，我们就可以实现类似于私有变量的功能。

在调用c1和c2时，它们返回的inner函数中的count变量是不同的。这是因为每次调用counter函数时，它都会返回一个新的inner函数，每个inner函数都有自己的count变量。

闭包的优缺点

闭包有很多优点，例如：

• 可以避免使用全局变量，提高程序的可维护性；

• 可以实现类似于私有变量的功能，提高程序的安全性；

• 可以实现延迟执行和缓存结果，提高程序的性能。

但是，闭包也有一些缺点，例如：

• 可能会占用较多的内存空间，因为闭包会保留外部函数的状态；

• 可能会导致循环引用的问题，如果闭包中引用了外部函数的变量，而这些变量又引用了闭包中的变量，就会出现循环引用的问题。

小结

Python中的闭包是一种非常强大的编程技术，它可以帮助我们提高程序的可维护性、安全性和性能。通过闭包，我们可以避免使用全局变量、实现类似于私有变量的功能、实现延迟执行和缓存结果等。

要使用闭包，我们需要了解闭包的原理和使用方法。在Python中，可以使用嵌

套函数来实现闭包。在定义闭包时，需要注意外部函数和内部函数的作用域、变量的生命周期等问题，以避免出现意外的错误。

在实际编程中，可以使用闭包来实现许多有用的功能，例如缓存结果、实现状态机、实现装饰器等。对于有经验的Python程序员来说，闭包已经成为不可或缺的一部分。

在使用闭包时，需要注意以下几点：

• 尽量避免在闭包中修改外部函数的变量。如果需要修改变量，应该使用nonlocal关键字。

• 闭包中的变量是在函数定义时绑定的，而不是在函数调用时绑定的。因此，如果在闭包中引用了外部函数的变量，应该确保这些变量在闭包定义时是可用的。

• 闭包中引用的外部函数的变量会一直存在，直到闭包被销毁。因此，如果闭包中引用了外部函数的大量变量，可能会占用大量的内存空间。

来源：https://juejin.cn/post/7215452609103020092