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本帖最后由 ~风介~ 于 2016-6-21 20:29 编辑
函数对象的作用域函数对象是使用def语句定义的,函数对象的作用域与def所在的层级相同。比如下面代码,我们在line_conf函数的隶属范围内定义的函数line,就只能在line_conf的隶属范围内调用。
代码:
- def line_conf():
- def line(x):
- return 2*x+1
- print(line(5)) #within the scope
- line_conf()
- print(line(5)) #out of the scope
运行:
- 11
- Traceback (most recent call last):
- File "C:/Python34/tmp.py", line 8, in <module>
- print(line(5))
- NameError: name 'line' is not defined
闭包函数是一个对象,所以可以作为某个函数的返回结果。
代码:
- def line_conf():
- def line(x):
- return 2*x+1
- return line # return a function object
- my_line = line_conf()
- print(my_line(5))
运行:
如果line()的定义中引用了外部的变量,会发生什么呢?
代码:
- def line_conf():
- b = 15
- def line(x):
- return 2*x+b # line()引用了外部变量b
- return line # return a function object
- b = 5
- my_line = line_conf()
- print(my_line(5))
运行:
我们可以看到,line定义的隶属程序块中引用了高层级的变量b,但b信息存在于line的定义之外 (b的定义并不在line的隶属程序块中)。我们称b为line的环境变量。事实上,line作为line_conf的返回值时,line中已经包括b的取值(尽管b并不隶属于line)。 上面的代码将打印25,也就是说,line所参照的b值是函数对象定义时可供参考的b值,而不是使用时的b值。 一个函数和它的环境变量合在一起,就构成了一个闭包(closure)。在Python中,所谓的闭包是一个包含有环境变量取值的函数对象。环境变量取值被保存在函数对象的closure属性中。比如下面的代码:
- def line_conf():
- b = 15
- def line(x):
- return 2*x+b
- return line # return a function object
运行:
- >>>
- >>> b =5
- >>> my_line = line_conf()
- >>> print(my_line.__closure__)
- (<cell at 0x0317E070: int object at 0x6112BE88>,)
- >>> print(my_line.__closure__[0].cell_contents)
- 15
- >>>
closure里包含了一个元组(tuple)。这个元组中的每个元素是cell类型的对象。我们看到第一个cell包含的就是整数15,也就是我们创建闭包时的环境变量b的取值(而不是外面的值b=5)。 下面看一个闭包的实际例子:
- def line_conf(a, b):
- def line(x):
- return a*x + b
- return line
- line1 = line_conf(1, 1)
- line2 = line_conf(4, 5)
- print(line1(5), line2(5))
运行
这个例子中,函数line与环境变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候,我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个环境变量的取值,这样,我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b,就可以获得不同的直线表达函数。由此,我们可以看到,闭包也具有提高代码可复用性的作用。 如果没有闭包,我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样,我们就需要更多的参数传递,也减少了代码的可移植性。利用闭包,我们实际上创建了泛函。line函数定义一种广泛意义的函数。这个函数的一些方面已经确定(必须是直线),但另一些方面(比如a和b参数待定)。随后,我们根据line_conf传递来的参数,通过闭包的形式,将最终函数确定下来。
参考文献
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