Python 关键知识4：闭包
2018-12-06 本文已影响11人
水之心
变量作用域
从内层函数的角度看，变量使用的两个维度
- 是否能访问：LEGB 规则
- 是否能修改：需要声明才能修改
变量作用域识别三要素
- 出现位置：在哪里访问了
- 赋值位置：在哪里赋值了
- 声明类型：在哪里声明了
三种变量作用域（声明）
- 局部：
local（函数调用时才创建） - 全局：
global（导入模块时创建，直至解释器退出） - 非全局：
nonlocal
划重点：
- 无声明的情况下，赋值即私有，若外部有相同变量名则将其遮挡
- 无赋值情况下，变量访问依据 LEGB 法则
- 内层函数可以通过声明的方式直接修改外部变量
- 位于最内层的函数，通过
global声明，会越过中间层，直接修改全局变量 -
global声明其实是一种绑定关系，意思是告诉解释器，不用新创建变量了，我用的是最外面那个 - 位于最内层的函数，如果仅想修改中间层变量，而不是全局变量，可使用
nonlocal关键字 -
nonlocal只能绑定在中间层定义的变量，如果中间层变量被声明外全局变量，则会报错
金句：
- 无声明的情况下，赋值即私有，若外部有相同变量名则将其遮挡
- 想修改外部相同变量名，需要将外部变量声明
- 根据外部变量的作用域级别不同，使用
global或者nonlocal
为什么会有 nonlocal 关键字？
-
nonlocal填补了global与local之间的空白 -
nonlocal的出现其实是一种权衡利弊的结果：私有之安全封装，全局之灵活共享 -
nonlocal是 Python 3 中引入的一个官方的解决方案，以弥补内层函数无法修改中间层不可变对象
什么是闭包？
- 定义：延伸了作用域的函数（能访问定义体之外定义的非全局变量）
- 闭包是一种函数，它会保留定义函数时存在的外层非全局变量的绑定
闭包有什么用呢？
- 共享变量的时候避免使用了不安全的全局变量
- 允许将函数与某些数据关联起来，类似于简化版面向对象编程
- 相同代码每次生成的闭包，其延伸的作用域都彼此独立（计数器，注册表）
- 函数的一部分行为在编写时无法预知，需要动态实现，同时又想保持接口一致性
- 较低的内存开销：类的生命周期远大于闭包
- 实现装饰器（装饰器的本质是一个闭包，而
@仅仅是一个语法糖）
下面我们要实现一个任务：每次调用便计算之前所有的数的平均值。
实现版本1：类实现
class Averager:
def __init__(self):
self.series = []
def __call__(self, new_value):
'''
令类表现的像函数一样，可调用
'''
self.series.append(new_value)
total = sum(self.series)
return total / len(self.series)
avg = Averager()
avg(10), avg(11), avg(21)
(10.0, 10.5, 14.0)
版本2：闭包实现
def make_averager():
series = []
def averager(new_value):
series.append(new_value)
total = sum(series)
return total / len(series)
return averager
avg = make_averager()
avg(10), avg(11), avg(21)
(10.0, 10.5, 14.0)
由于每次都需重新计算总数，做了许多不必要的重复，为了简化版本2，我们可以这样：
版本3：优化的闭包实现
def make_averager():
count = 0
total = 0
def averager(new_value):
nonlocal count, total
count += 1
total += new_value
return total / count
return averager
avg = make_averager()
avg(10), avg(11), avg(21)
(10.0, 10.5, 14.0)
