Python中的闭包总结

前几天又有人在我的这篇文章 python项目练习一:即时标记 下留言,关于其中一个闭包和re.sub的使用不太清楚。我在自己的博客上搜索了下,发现没有写过闭包相关的东西,所以决定总结一下,完善博客上Python的内容。

1. 闭包的概念

首先还得从基本概念说起,什么是闭包呢?来看下维基上的解释:

上面提到了两个关键的地方: 自由变量 和 函数, 这两个关键稍后再说。还是得在赘述下“闭包”的意思,望文知意,可以形象的把它理解为一个封闭的包裹,这个包裹就是一个函数,当然还有函数内部对应的逻辑,包裹里面的东西就是自由变量,自由变量可以在随着包裹到处游荡。当然还得有个前提,这个包裹是被创建出来的。

在通过Python的语言介绍一下,一个闭包就是你调用了一个函数A,这个函数A返回了一个函数B给你。这个返回的函数B就叫做闭包。你在调用函数A的时候传递的参数就是自由变量。

举个例子:

这里面调用func的时候就产生了一个闭包——inner_func,并且该闭包持有自由变量——name,因此这也意味着,当函数func的生命周期结束之后,name这个变量依然存在,因为它被闭包引用了,所以不会被回收。

另外再说一点,闭包并不是Python中特有的概念,所有把函数做为一等公民的语言均有闭包的概念。不过像Java这样以class为一等公民的语言中也可以使用闭包,只是它得用类或接口来实现。

更多概念上的东西可以参考最后的参考链接。

2. 为什么使用闭包

基于上面的介绍,不知道读者有没有感觉这个东西和类有点相似,相似点在于他们都提供了对数据的封装。不同的是闭包本身就是个方法。和类一样,我们在编程时经常会把通用的东西抽象成类,(当然,还有对现实世界——业务的建模),以复用通用的功能。闭包也是一样,当我们需要函数粒度的抽象时,闭包就是一个很好的选择。

在这点上闭包可以被理解为一个只读的对象,你可以给他传递一个属性,但它只能提供给你一个执行的接口。因此在程序中我们经常需要这样的一个函数对象——闭包,来帮我们完成一个通用的功能,比如后面会提到的——装饰器。

3. 使用闭包

第一种场景 ,在python中很重要也很常见的一个使用场景就是装饰器,Python为装饰器提供了一个很友好的“语法糖”——@,让我们可以很方便的使用装饰器,装饰的原理不做过多阐述,简言之你在一个函数func上加上@decorator_func, 就相当于decorator_func(func):


在装饰器的这个例子中,闭包(wrapper)持有了外部的func这个参数,并且能够接受外部传过来的参数,接受过来的参数在原封不动的传给func,并返回执行结果。

这是个简单的例子,稍微复杂点可以有多个闭包,比如经常使用的那个LRUCache的装饰器,装饰器上可以接受参数@lru_cache(expire=500)这样。实现起来就是两个闭包的嵌套:

不太懂闭包的同学一定得能够理解上述代码,这是我们之前面试经常会问到的面试题。

第二个场景 ,就是基于闭包的一个特性——“惰性求值”。这个应用比较常见的是在数据库访问的时候,比如说:

上面这个不太恰当的例子展示了通过闭包完成惰性求值的功能,但是上面query返回的结果并不是函数,而是具有函数功能的类。有兴趣的可以去看看Django的queryset的实现,原理类似。

第三种场景 , 需要对某个函数的参数提前赋值的情况,当然在Python中已经有了很好的解决访问 functools.parial,但是用闭包也能实现。

看起来这又是一个牵强的例子,不过也算是实践了闭包的应用。

最后总结下,闭包这东西理解起来还是很容易的,在Python中的应用也很广泛,这篇文章算是对闭包的一个总结,有任何疑问欢迎留言交流。

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