Python闭包及其作用域
Python闭包及其作用域
关于Python作用域的知识在python作用域有相应的笔记,这个笔记是关于Python闭包及其作用域的详细的笔记
如果在一个内部函数里,对一个外部作用域(但不是全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被称为闭包(closure),而这个被内部函数引用的变量则被成为自由变量
闭包和函数调用没多少相关,而是关于使用定义在其他作用域的变量
命名空间和作用域
我们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:
- 最内层作用域,最先搜索,包含所有局部变量(Python 默认所有变量声明均为局部变量)
- 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
- 一直向上搜索,直到当前模块的全局变量
- 最外层,最后搜索的,内置(built-in)变量
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Python3.x之后才有的),其中nonlocal
是指最内层之外,global
以内的变量。必须强调的是,最内层局部作用域对外层作用域的变量只有只读(read-only)的访问权限。比如下列的例子
x = 100
def main():
x += 1
print (x)
main()
---------------------------------------------------------------------------
UnboundLocalError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-9ed43e483a17> in <module>()
3 x += 1
4 print(x)
----> 5 main()
<ipython-input-2-9ed43e483a17> in main()
1 x = 100
2 def main():
----> 3 x += 1
4 print(x)
5 main()
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, 因为x未绑定到任何对象上。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
# result:
# 101
# 101
闭包
闭包和函数调用没多少相关,而是关于使用定义在其他作用域的变量。
看了上面的Python作用域规则后,我们可以仿照JavaScript写一个计数器的闭包:
"""
/* JavaScript Closure example */
var inc = function(){
var x = 0;
return function(){
console.log(x++);
};
};
var inc1 = inc()
var inc2 = inc()
"""
# Python
def inc():
x = 0
def inner():
nonlocal x
x += 1
print(x)
return inner
inc1 = inc()
inc2 = inc()
inc1()
inc1()
inc1()
inc2()
# result:
# 1
# 2
# 3
# 1
在这里,全局环境下不能获取到inc()
中的局部变量x
的,但是我们返回了inc()
内部函数inner()
,而inner()
对inc()
中的局部变量是有访问权限的。也就是说inner()
将inc()
局部作用域打包发送给了inc1
和 inc2
,从而使他们各自独立拥有了一块封闭起来的作用域,不受其他运行环境和全局变量的影响,因此称之为闭包。
上述代码中inc1和inc2各自有一块封闭起来的作用域,可以通过Online Python Tutor 可视化运行工具看相应的运行结果