python的闭包

❶ 闭包/工厂函数

闭包：python函数的内部的变量离开这个函数就失去了作用域而不复存在
但是嵌套函数可以！

解析： x是属于fn1函数的，但是在 fn1()调用结束后 我们又加了两个括号调用到了fn3，你看他还是能输出x的值
但嵌套函数只是引用它！不能修改它，要在嵌套函数里修改x的值需要申明nonlocal x

工厂函数：
函数return的时候返回一个函数名

参考： https://www.hu.com/question/20670869 石溪的答案

❷ python闭包问题

defcount():
fs=[]
foriinrange(1,4):
deff(j):
defg():
returnj*j
returng
fs.append(f(i))
#fs=[f(1),f(2),f(3)]=[]
returnfs


f1,f2,f3=count()
#f1,f2,f3=[f(1),f(2),f(3)]
printf1()
printf2()
printf3()

defhellocounter(name):
count=[0]
defcounter():
count[0]+=1
print'Hello,',name,',',str(count[0])+'access!'
returncounter

hello=hellocounter('ma6174')
hello()
hello()
hello()

具体的注释在代码里，第一不是闭包的使用方式，第二个是一个合理的闭包使用例子。

如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问

❸ 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？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。

❹ 一个关于python闭包的问题，内部函数可以获取外部函数的变量吗

你可以获得外部变量，但是不能修改它。我强烈建议，你使用global 将其定义为全局变量，

否则，你自己都搞不清变量的值到底是什么。个人觉得这是Python设计的很不好的地方，这会导致闭包使用起来很奇怪，而且global也会导致程序的封装性受到破坏

❺ Python中什么是闭包

闭包就是能够读取其他函数内部变量的函数。例如在javascript中，只有函数内部的子函数才能读取局部变量，所以闭包可以理解成“定义在一个函数内部的函数“。在本质上，闭包是将函数内部和函数外部连接起来的桥梁。
闭包包含自由（未绑定到特定对象）变量，这些变量不是在这个代码块内或者任何全局上下文中定义的，而是在定义代码块的环境中定义（局部变量）。“闭包” 一词来源于以下两者的结合：要执行的代码块（由于自由变量被包含在代码块中，这些自由变量以及它们引用的对象没有被释放）和为自由变量提供绑定的计算环境（作用域）。在PHP、Scala、Scheme、Common Lisp、Smalltalk、Groovy、JavaScript、Ruby、 Python、Go、Lua、objective c、swift 以及Java（Java8及以上）等语言中都能找到对闭包不同程度的支持。

❻ python 装饰器是闭包吗

如果在一个内嵌函数里，对在外部函数内（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内嵌函数就被认为是闭包。
Python中装饰器重新创建的函数对象引用了外部函数的变量，因此属于闭包。

❼ 闭包的理解

集合 S 是闭集当且仅当 Cl(S)=S(这里的cl即closure，闭包)。特别的，空集的闭包是空集，X 的闭包是 X。集合的交集的闭包总是集合的闭包的交集的子集(不一定是真子集)。

闭包

在PHP、Scala、Scheme、Common Lisp、Smalltalk、Groovy、JavaScript、Ruby、 Python、Go、Lua、objective c、swift 以及Java(Java8及以上)等语言中都能找到对闭包不同程度的支持。

❽ 求帮助，Python闭包和返回函数问题

（1）unpack tuple和list, 可以让函数返回多个值

def count():
return (1, 2, 3) # 或者 return [1, 2, 3]

# 把列表解包，把1 2 3 分别赋值给 a b c
a, b, c = count()
print a, b, c
# 输出 1, 2, 3

（2）假设你知道Python的dict类型。Python中，在函数中定义一个变量的时候，会在一个隐藏的叫locals的dict里面插入key-value，其中key是变量名，value是变量值。而引用一个变量的时候，则首先会在这个叫locals的dict里面，根据变量名作为key，去查对应的值。

var = 1 # 你可以认为这里进行了 locals['var'] = 1 的操作
print var # 在对var变量进行求值的时候，就在locals['var']里面找var变量对应的值

（3）for循环中，每次循环只是给 `i` 重新绑定值

for i in (1, 2, 3):
print i

print i
# 一次输入 1 2 3 3

每次`for i in (1, 2, 3)`相当于在`print i`之前，进行了
`locals['i'] = 1`
`locals['i'] = 2`
`locals['i'] = 3`
的操作
所以最后的`print i`再去locals字典里面找`i`的时候，就变成 3 了。
（4）闭包是 一个函数加上这个函数引用的外部变量

var = 1
def f():
print var
# 这里的闭包是函数 f 和 f 引用的外部变量 var

def count():
var2 = 2
def f():
print var2
# 这里的闭包是函数 f 和 f 引用的外部变量 var2
return f

拿第一个函数 f 来说。在 f 运行的时候，解释器拿着'var'这个字符串去locals字典里面找，发现找不到，于是在closure字典里面找，最后closure字典里面找，你可以认为就是找closure['var']，然后发现找到对应的值。count里面的 f 函数同理。
（为了容易理解，我这里说谎了。实际上 f 压根没有closure，count里面的 f 才有。其实closure压根不是像locals那样的字典）
（5）函数定义时，函数只是记录变量的名字。
要区分什么是名字，什么是值。
`i = 1`这里 i 只是名字，只是一个字符串 'i' 。这句话运行完，locals['i'] = 1，就说 i 对应的值是1

def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
# 定义一个函数，等价于运行了 locals['f'] = 真正生成的函数
# 每次循环，这里都会重新生成一个函数，然后把重新生成的函数赋值给 locals['f']
def f():
return i * i # 引用了'i'这个名字，但并不是引用了'i'对应的值

# 等价于 locals['fs'].append(locals['f'])
# f 不是函数，它只是一个名字'f'。f 引用的东西，也就是locals['f']才是真正的函数
fs.append(f)
# 于是这个for循环生成了三个函数，这三个函数是没有名字的，这个函数运行完后，它们跟'f'这个名字就毛关系都没有了(是的我说慌了，但可以先不管)
# 把整个列表返回，这个列表包含了三个函数
return fs

# count()返回三个函数的列表，unpack 列表的语法把列表中的三个函数抽出来，重新给他们命名为 f1, f2, f3
# 也就是说，
# locals['f1'] = 列表中的第1个函数
# locals['f2'] = 列表中的第2个函数
# locals['f3'] = 列表中的第3个函数
# 这三个函数跟'f'这个名字现在毛关系都没有。（其实是有的，但为了说明需要简化，现在你可以完全不管括号里面说的话）
f1, f2, f3 = count()
print f1(), f2(), f3()
# 好了我们运行它们，输入都是 9

# def f():
# return i * i

这是因为 f1 现在对应的函数，里面引用了 'i' 这个字符串，我们根据 'i '这个字符串去找它对应的值，先找到 f 当前的locals字典，发现没有，因为函数定义的时候没有定义 i 变量。然后再去closure['i']里面找，因为Python是通过closure字典实现闭包的（就当它是对的好不好），所以我们可以在closure['i']找到值，这个值就是我们上一次运行的时候count函数里面残留的locals['i']，而由于for循环三遍之后，locals['i'] == 3，所以找到 i 的值就是3。所以最后输出都是9

❾ python闭包问题求解

因为python具有late binding的机制——闭包中内部函数的值只有在被调用时才会确定，等到f1,f2,f3调用时，此时闭包中f()函数的i已经等于3了，于是所有结果等于9.

如果想得到你要的结果，就得提前把i作为参数传入，把原先的def f():所在行修改为def f(i=i)即可，其中等号左边的i是形参，等号右边的i是for in 循环中对应的i

defcount():
	fs=[]
	foriinrange(1,4):
		deff(i=i):
			returni**2
		fs.append(f)
	returnfs

f1,f2,f3=count()

print(f1())
print(f2())
print(f3())

输出

1
4
9

❿ 这个python题目怎么写

无意间，看到这么一道Python面试题：以下代码将输出什么？

def testFun:
temp = [lambda x : i*x for i in range(4)]
return temp
for everyLambda in testFun:
print (everyLambda(2))

脑中默默一想，这还用说么，肯定是：

0
2
4
6

最后一看答案，竟然是：

6
6
6
6

于是带着怀疑的心态（其实是不服输，不认错），打开编辑器，快速一敲，果然是：
怀疑了人生半天，本来还想黑，WTF Python…然后才想通是自己太生疏......
最后发现原因竟是：Python 的闭包的后期绑定导致的 late binding。
这意味着在闭包中的变量是在内部函数被调用的时候被查找，所以当任何testFun 返回的函数被调用，i 的值是在它被调用时的周围作用域中查找。
也就是说无论哪个返回的函数被调用，for 循环都已经完成了，i 最后的值是 3，因此，每个返回的函数 testFun 的值都是 3。
因此一个等于 2 的值被传递进以上代码，它们将返回一个值 6 （比如：3 x 2）。
究竟如何才能实现出这样的结果呢？

0
2
4
6

想了想，若能立即绑定参数，或者直接不用闭包总该行吧，用另一种方式避免 i 的改写。
回忆了之前所学知识，最后酝酿出了四种解决方案。
第一种：创建一个闭包，通过使用默认参数立即绑定它的参数

def testFun:
temp = [lambda x, i=i: i * x for i in range(4)]
return temp
for everyLambda in testFun:
print(everyLambda(2))

第二种：使用functools.partial 函数，把函数的某些参数（不管有没有默认值）给固定住（也就是相当于设置默认值）

from functools import partial
from operator import mul
def testFun:
return [partial(mul, i) for i in range(4)]
for everyLambda in testFun:
print(everyLambda(2))

第三种：优雅的写法，直接用生成器

def testFun:
return (lambda x, i=i: i * x for i in range(4))
for everyLambda in testFun:
print(everyLambda(2))

第四种：利用yield的惰性求值的思想

def testFun:
for i in range(4):
yield lambda x: i * x
for everyLambda in testFun:
print(everyLambda(2))

最终运行结果：
有了解决方案后，又陷入了怀疑自己，这个题目究竟是考察的是什么？是在考面试者闭包相关知识以及Python 的闭包的后期绑定问题么？
若将题目改成：以下代码输出的结果是（0,2,4,6）么？如果不是，你将会怎么做，让它变成（0,2,4,6）？这样会不会更有意思点呢？欢迎大家出妙招，看究竟有多少招？（哈哈哈！！！）