Python中闭包的基本使用方法有哪些寻技术

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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

，并返回一个函数

inner_function

。

inner_function

也是一个函数，它接受一个参数

，并返回

和

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

，并打印返回值

。这个例子中，

的值是

，因为我们传递给

outer_function

的参数是

。

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

和

，并返回一个函数

sum

。当我们调用

delayed_sum

函数时，它不会计算

和

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

和

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