闭包(closure)

是函数式编程的重要的语法结构。函数式编程是一种编程范式 (而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式)。在面向过程编程中,我们见到过函数(function);在面向对象编程中,我们见过对象(object)。函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式

组织代码

,并提高代码的

可重复使用性

(reusability)。闭包也是一种组织代码的结构,它同样提高了代码的可重复使用性。


不同的语言实现闭包的方式不同。Python以

函数对象

为基础,为闭包这一语法结构提供支持的 (我们在


特殊方法与多范式


中,已经多次看到Python使用对象来实现一些特殊的语法)。Python一切皆对象,函数这一语法结构也是一个对象。在


函数对象


中,我们像使用一个普通对象一样使用函数对象,比如更改函数对象的名字,或者将函数对象作为参数进行传递。




函数对象的作用域


和其他对象一样,函数对象也有其存活的范围,也就是函数对象的

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。


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


line函数定义了一条直线(y = 2x + 1)。可以看到,在line_conf()中可以调用line函数,而在作用域之外调用line将会有下面的错误:


NameError: name 'line' is not defined


说明这时已经在作用域之外。


同样,如果使用

lambda

定义函数,那么函数对象的作用域与lambda所在的层级相同。



闭包


函数是一个对象,所以可以作为某个函数的

返回结果



def


line_conf():
    def line(x):
        return 2*x+1
    return line       # return a function object

my_line = line_conf()
print(my_line(5))      


上面的代码可以成功运行。line_conf的返回结果被赋给line对象。上面的代码将打印11。


如果line()的定义中引用了外部的变量,会发生什么呢?


def


line_conf():
    b = 15
    def line(x):
        return 2*x+b
    return line       # return a function object

b = 5
my_line
= line_conf() print(my_line(5))


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

b = 5
my_line = line_conf()
print(my_line.__closure__)
print(my_line.__closure__[0].cell_contents)


__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。


下面看一个闭包的实际例子:


def


line_conf(a, b):
    def line(x):
        return ax + b
    return line

line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5), line2(5))


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。


闭包与并行运算


闭包有效的减少了函数所需定义的参数数目。这对于并行运算来说有重要的意义。在并行运算的环境下,我们可以让每台电脑负责一个函数,然后将一台电脑的输出和下一台电脑的输入串联起来。最终,我们像流水线一样工作,从串联的电脑集群一端输入数据,从另一端输出数据。这样的情境最适合只有一个参数输入的函数。闭包就可以实现这一目的。


并行运算正称为一个热点。这也是函数式编程又热起来的一个重要原因。函数式编程早在1950年代就已经存在,但应用并不广泛。然而,我们上面描述的流水线式的工作并行集群过程,正适合函数式编程。由于函数式编程这一天然优势,越来越多的语言也开始加入对函数式编程范式的支持。





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