python函数的包装 python 包的用法

python函数的闭包怎么理解

1. 闭包的概念

首先还得从基本概念说起，什么是闭包呢python函数的包装？来看下维基上的解释:

复制代码代码如下:

在计算机科学中，闭包（Closure）是词法闭包（Lexical Closure）的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以，有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。闭包在运行时可以有多个实例，不同的引用环境和相同的函数组合可以产生不同的实例。

....

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：

复制代码代码如下:

def func(name):

def inner_func(age):

print 'name:', name, 'age:', age

return inner_func

bb = func('the5fire')

bb(26) # name: the5fire age: 26

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python函数的包装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):

复制代码代码如下:

def decorator_func(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

@decorator_func

def func(name):

print 'my name is', name

# 等价于

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:

复制代码代码如下:

def lru_cache(expire=5):

# 默认5s超时

def func_wrapper(func):

def inner(*args, **kwargs):

# cache 处理 bala bala bala

return func(*args, **kwargs)

return inner

return func_wrapper

@lru_cache(expire=10*60)

def get(request, pk)

# 省略具体代码

return response()

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：

复制代码代码如下:

# 伪代码示意

class QuerySet(object):

def __init__(self, sql):

self.sql = sql

self.db = Mysql.connect().corsor() # 伪代码

def __call__(self):

return db.execute(self.sql)

def query(sql):

return QuerySet(sql)

result = query("select name from user_app")

if time now:

print result # 这时才执行数据库访问

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。

复制代码代码如下:

def partial(**outer_kwargs):

def wrapper(func):

def inner(*args, **kwargs):

for k, v in outer_kwargs.items():

kwargs[k] = v

return func(*args, **kwargs)

return inner

return wrapper

@partial(age=15)

def say(name=None, age=None):

print name, age

say(name="the5fire")

# 当然用functools比这个简单多了

# 只需要： functools.partial(say, age=15)(name='the5fire')

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。

相关问答

Q1: Python进阶精华-编写装饰器为被包装的函数添加参数

注意：这种发方法并不是装饰器最常用的功能python函数的包装，但是在降低代码重复上可谓是首屈一指。比如：如果不使用装饰器python函数的包装，上述代码可能会很多：

当然，这里也有一个潜在的风险，就是当装饰器包裹的函数已经用了debug作为参数名，那么装饰器这里将会报错，所以要添加额外的一些判断来完善代码：

最后还剩下一部分比较难理解的地方，python函数的包装我将理解的注释在每行代码上方，这个问题就是，在打印被修饰函数的参数签名时，其实并不能正确显示参数签名，原因是因为被wrapper修饰过后的函数实际上应该使用的是wrapper的参数签名表，例如：

所以，接下来，完成最后最难的一步：

Q2: Python 里为什么函数可以返回一个函数内部定义的函数

“在Python中，函数本身也是对象”

这一本质。那不妨慢慢来，从最基本的概念开始，讨论一下这个问题：

1. Python中一切皆对象

这恐怕是学习Python最有用的一句话。想必你已经知道Python中的list, tuple, dict等内置数据结构，当你执行：

alist = [1, 2, 3]

时，你就创建了一个列表对象，并且用alist这个变量引用它：

当然你也可以自己定义一个类:

class House(object):

def __init__(self, area, city):

self.area = area

self.city = city

def sell(self, price):

[...] #other code

return price

然后创建一个类的对象：

house = House(200, 'Shanghai')

OK，你立马就在上海有了一套200平米的房子，它有一些属性(area, city)，和一些方法(__init__, self)：

2. 函数是第一类对象

和list, tuple, dict以及用House创建的对象一样，当你定义一个函数时，函数也是对象：

def func(a, b):

return a+b

在全局域，函数对象被函数名引用着，它接收两个参数a和b，计算这两个参数的和作为返回值。

所谓第一类对象，意思是可以用标识符给对象命名，并且对象可以被当作数据处理，例如赋值、作为参数传递给函数，或者作为返回值return 等

因此，你完全可以用其他变量名引用这个函数对象：

add = func

这样，你就可以像调用func(1, 2)一样，通过新的引用调用函数了：

print func(1, 2)

print add(1, 2) #the same as func(1, 2)

或者将函数对象作为参数，传递给另一个函数：

def caller_func(f):

return f(1, 2)

if __name__ == "__main__":

print caller_func(func)

可以看到，

函数对象func作为参数传递给caller_func函数，传参过程类似于一个赋值操作f=func；

于是func函数对象，被caller_func函数作用域中的局部变量f引用，f实际指向了函数func；cc

当执行return f(1, 2)的时候，相当于执行了return func(1, 2)；

因此输出结果为3。

3. 函数对象 vs 函数调用

无论是把函数赋值给新的标识符，还是作为参数传递给新的函数，针对的都是函数对象本身，而不是函数的调用。

用一个更加简单，但从外观上看，更容易产生混淆的例子来说明这个问题。例如定义了下面这个函数：

def func():

return "hello,world"

然后分别执行两次赋值：

ref1 = func #将函数对象赋值给ref1

ref2 = func() #调用函数，将函数的返回值("hello,world"字符串)赋值给ref2

很多初学者会混淆这两种赋值，通过Python内建的type函数，可以查看一下这两次赋值的结果：

In [4]: type(ref1)

Out[4]: function

In [5]: type(ref2)

Out[5]: str

可以看到，ref1引用了函数对象本身，而ref2则引用了函数的返回值。通过内建的callable函数，可以进一步验证ref1是可调用的，而ref2是不可调用的：

In [9]: callable(ref1)

Out[9]: True

In [10]: callable(ref2)

Out[10]: False

传参的效果与之类似。

4. 闭包LEGB法则

所谓闭包，就是将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起时，得到的对象

听上去的确有些复杂，还是用一个栗子来帮助理解一下。假设我们在foo.py模块中做了如下定义：

#foo.py

filename = "foo.py"

def call_func(f):

return f() #如前面介绍的，f引用一个函数对象，然后调用它

在另一个func.py模块中，写下了这样的代码：

#func.py

import foo #导入foo.py

filename = "func.py"

def show_filename():

return "filename: %s" % filename

if __name__ == "__main__":

print foo.call_func(show_filename) #注意：实际发生调用的位置，是在foo.call_func函数中

当我们用python func.py命令执行func.py时输出结果为：

chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py

filename:func.py

很显然show_filename()函数使用的filename变量的值，是在与它相同环境(func.py模块)中定义的那个。尽管foo.py模块中也定义了同名的filename变量，而且实际调用show_filename的位置也是在foo.py的call_func内部。

而对于嵌套函数，这一机制则会表现的更加明显：闭包将会捕捉内层函数执行所需的整个环境：

#enclosed.py

import foo

def wrapper():

filename = "enclosed.py"

def show_filename():

return "filename: %s" % filename

print foo.call_func(show_filename) #输出：filename: enclosed.py

实际上，每一个函数对象，都有一个指向了该函数定义时所在全局名称空间的__globals__属性：

#show_filename inside wrapper

#show_filename.__globals__

{

'__builtins__': module '__builtin__' (built-in), #内建作用域环境

'__file__': 'enclosed.py',

'wrapper': function wrapper at 0x7f84768b6578, #直接外围环境

'__package__': None,

'__name__': '__main__',

'foo': module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc', #全局环境

'__doc__': None

}

当代码执行到show_filename中的return "filename: %s" % filename语句时，解析器按照下面的顺序查找filename变量：

Local - 本地函数(show_filename)内部，通过任何方式赋值的，而且没有被global关键字声明为全局变量的filename变量；

Enclosing - 直接外围空间(上层函数wrapper)的本地作用域，查找filename变量(如果有多层嵌套，则由内而外逐层查找，直至最外层的函数)；

Global - 全局空间(模块enclosed.py)，在模块顶层赋值的filename变量；

Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找filename变量；

在任何一层先找到了符合要求的filename变量，则不再向更外层查找。如果直到Builtin层仍然没有找到符合要求的变量，则抛出NameError异常。这就是变量名解析的：LEGB法则。

总结：

闭包最重要的使用价值在于：封存函数执行的上下文环境；

闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中，也遵循LEGB规则逐层查找，直至找到符合要求的变量，或者抛出异常。

5. 装饰器语法糖(syntax sugar)

那么闭包和装饰器又有什么关系呢？

上文提到闭包的重要特性：封存上下文，这一特性可以巧妙的被用于现有函数的包装，从而为现有函数更加功能。而这就是装饰器。

还是举个例子，代码如下：

#alist = [1, 2, 3, ..., 100] -- 1+2+3+...+100 = 5050

def lazy_sum():

return reduce(lambda x, y: x+y, alist)

我们定义了一个函数lazy_sum，作用是对alist中的所有元素求和后返回。alist假设为1到100的整数列表：

alist = range(1, 101)

但是出于某种原因，我并不想马上返回计算结果，而是在之后的某个地方，通过显示的调用输出结果。于是我用一个wrapper函数对其进行包装：

def wrapper():

alist = range(1, 101)

def lazy_sum():

return reduce(lambda x, y: x+y, alist)

return lazy_sum

lazy_sum = wrapper() #wrapper() 返回的是lazy_sum函数对象

if __name__ == "__main__":

lazy_sum() #5050

这是一个典型的Lazy Evaluation的例子。我们知道，一般情况下，局部变量在函数返回时，就会被垃圾回收器回收，而不能再被使用。但是这里的alist却没有，它随着lazy_sum函数对象的返回被一并返回了(这个说法不准确，实际是包含在了lazy_sum的执行环境中，通过__globals__)，从而延长了生命周期。

当在if语句块中调用lazy_sum()的时候，解析器会从上下文中(这里是Enclosing层的wrapper函数的局部作用域中)找到alist列表，计算结果，返回5050。

当你需要动态的给已定义的函数增加功能时，比如：参数检查，类似的原理就变得很有用：

def add(a, b):

return a+b

这是很简单的一个函数：计算a+b的和返回，但我们知道Python是 动态类型+强类型 的语言，你并不能保证用户传入的参数a和b一定是两个整型，他有可能传入了一个整型和一个字符串类型的值：

In [2]: add(1, 2)

Out[2]: 3

In [3]: add(1.2, 3.45)

Out[3]: 4.65

In [4]: add(5, 'hello')

---------------------------------------------------------------------------

TypeError Traceback (most recent call last)

/home/chiyu/ipython-input-4-f2f9e8aa5eae in module()

---- 1 add(5, 'hello')

/home/chiyu/ipython-input-1-02b3d3d6caec in add(a, b)

1 def add(a, b):

---- 2 return a+b

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

于是，解析器无情的抛出了一个TypeError异常。

动态类型：在运行期间确定变量的类型，python确定一个变量的类型是在你第一次给他赋值的时候；

强类型：有强制的类型定义，你有一个整数，除非显示的类型转换，否则绝不能将它当作一个字符串(例如直接尝试将一个整型和一个字符串做+运算)；

因此，为了更加优雅的使用add函数，我们需要在执行+运算前，对a和b进行参数检查。这时候装饰器就显得非常有用：

import logging

logging.basicConfig(level = logging.INFO)

def add(a, b):

return a + b

def checkParams(fn):

def wrapper(a, b):

if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)): #检查参数a和b是否都为整型或浮点型

return fn(a, b) #是则调用fn(a, b)返回计算结果

#否则通过logging记录错误信息，并友好退出

logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")

return

return wrapper #fn引用add，被封存在闭包的执行环境中返回

if __name__ == "__main__":

#将add函数对象传入，fn指向add

#等号左侧的add，指向checkParams的返回值wrapper

add = checkParams(add)

add(3, 'hello') #经过类型检查，不会计算结果，而是记录日志并退出

注意checkParams函数：

首先看参数fn，当我们调用checkParams(add)的时候，它将成为函数对象add的一个本地(Local)引用；

在checkParams内部，我们定义了一个wrapper函数，添加了参数类型检查的功能，然后调用了fn(a, b)，根据LEGB法则，解释器将搜索几个作用域，并最终在(Enclosing层)checkParams函数的本地作用域中找到fn；

注意最后的return wrapper，这将创建一个闭包，fn变量(add函数对象的一个引用)将会封存在闭包的执行环境中，不会随着checkParams的返回而被回收；

当调用add = checkParams(add)时，add指向了新的wrapper对象，它添加了参数检查和记录日志的功能，同时又能够通过封存的fn，继续调用原始的add进行+运算。

因此调用add(3, 'hello')将不会返回计算结果，而是打印出日志：

chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py

WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added

有人觉得add = checkParams(add)这样的写法未免太过麻烦，于是python提供了一种更优雅的写法，被称为语法糖：

@checkParams

def add(a, b):

return a + b

这只是一种写法上的优化，解释器仍然会将它转化为add = checkParams(add)来执行。

6. 回归问题

def addspam(fn):

def new(*args):

print "spam,spam,spam"

return fn(*args)

return new

@addspam

def useful(a,b):

print a**2+b**2

首先看第二段代码：

@addspam装饰器，相当于执行了useful = addspam(useful)。在这里题主有一个理解误区：传递给addspam的参数，是useful这个函数对象本身，而不是它的一个调用结果；

再回到addspam函数体：

return new 返回一个闭包，fn被封存在闭包的执行环境中，不会随着addspam函数的返回被回收；

而fn此时是useful的一个引用，当执行return fn(*args)时，实际相当于执行了return useful(*args)；

最后附上一张代码执行过程中的引用关系图，希望能帮助你理解：

python函数的包装的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python 包的用法、python函数的包装的信息别忘了在本站进行查找喔。