Python闭包的概念、形式与应用方式

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闭包（Closure）是词法闭包（Lexical Closure）的简称。对闭包的具体定义有很多种说法，这些说法大体可以分为两类：

◆一种说法认为闭包是符合一定条件的函数，比如参考资源中这样定义闭包：闭包是在其词法上下文中引用了自由变量的函数。

◆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。比如参考资源中就有这样的的定义：在实现深约束时，需要创建一个能显式表示引用环境的东西，并将它与相关的子程序捆绑在一起，这样捆绑起来的整体被称为闭包。

这两种定义在某种意义上是对立的，一个认为闭包是函数，另一个认为闭包是函数和引用环境组成的整体。虽然有些咬文嚼字，但可以肯定第二种说法更确切。闭包只是在形式和表现上像函数，但实际上不是函数。函数是一些可执行的代码，这些代码在函数被定义后就确定了，不会在执行时发生变化，所以一个函数只有一个实例。

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。所谓引用环境是指在程序执行中的某个点所有处于活跃状态的约束所组成的集合。其中的约束是指一个变量的名字和其所代表的对象之间的联系。那么为什么要把引用环境与函数组合起来呢？这主要是因为在支持嵌套作用域的语言中，有时不能简单直接地确定函数的引用环境。

闭包和函数对象本质上是同一种东西，闭包是函数对象的简化。闭包将环境数据保存在func_closure中，函数对象则将相关数据保存在对象中。二者均可用于filter、map、reduce等函数中。

下面分别使用闭包和函数对象来做同一件事情，感觉二者非常相似。

?[Copy to clipboard]View Code PYTHONIn [68]: class counter_class()：      def __init__(self, start_at):          self.start_at = start_at      def __call__(self):          self.start_at += 1          return self.start_at     ....:          ....:          In [74]:      In [75]: c1 = counter_class(5)     In [76]: c1()  Out[76]: 6     In [77]: c1()  Out[77]: 7  In [78]: c1()  Out[78]: 8

In [80]: def counter_closure(start_at = 0):      count = [start_at]      def incr():          count[0] += 1          return count[0]      return incr     ....:      In [86]: c2 = counter_closure(5)     In [87]: c2()  Out[87]: 6  In [88]: c2()  Out[88]: 7     In [89]: c2()  Out[89]: 8

支持闭包的语言有这样的特性：

1、函数是一阶值（First-class value），即函数可以作为另一个函数的返回值或参数，还可以作为一个变量的值。

2、函数可以嵌套定义，即在一个函数内部可以定义另一个函数。

显然Python对这两个特性支持都非常好，Java要想支持闭包改动就有点大了。在Python中函数同类差不多，而在Java中类是最小的组织单元，目前JDK 6.0上面两个特性一个都不支持。至于C++这样更底层的语言要支持闭包估计是不可能的。

Python中的闭包

Python因其简单易学、功能强大而拥有很多拥护者，很多企业和组织在使用这种语言。Python使用缩进来区分作用域的做法也十分有特点。下面是一个Python的例子：

清单 6. Python 1  def addx(x):  def adder (y): return x + y  return adder   add8 = addx(8)  add9 = addx(9)   print add8(100)  print add9(100)

在Python中使用def来定义函数时，是必须有名字的，要想使用匿名函数，则需要使用lambda语句，象下面的代码这样：

清单 7. Python 2  def addx(x):  return lambda y: x + y   add8 = addx(8)  add9 = addx(9)   print add8(100)  print add9(100)

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