Python中的闭包是怎么回事儿？五分钟看懂。

一、闭包

什么是闭包？

记住两个关键字：滞后执行，返回函数。

当函数返回另一个函数时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，被称作“闭包”。

由于闭包是调用的时候才执行，属于滞后执行，因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。

思考下面的例子：

大家先想一个普通求和的函数，可以利用可变参数来实现。

如下：

def calc_sum(*args):
    ax = 0
    for n in args:
        ax = ax + n
    return ax

调用这个函数可以马上获得求和的结果。

sum = calc_sum(1,2,3,4,5)
print(sum)
#结果为：15

再来看另一个函数lazy_sum：

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum

这个函数很奇特，他把求和的过程（也就是sum函数）封装起来，并作为返回值返回。

相当于封装了运算的算法。

如何使用这个函数呢？

可以利用一个变量，将这个函数保存下来，如：

f = lazy_sum(1,3,5,7,9)

此时，f就相当于sum。可以在任何需要的时候，调用f()，完成对1，3，5，7，9的求和。

例如：

print(f())

此时要注意：当我们调用lazy_sum()时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数。

测试一下：
 

f1 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
f2 = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
print(f1==f2)
#结果为False

以上我们能看出：

我们在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。

简单来说：lazy_sum完成数据装填。 f则负责在合适的时机运行算法。

将数据装填和算法执行分离开来，这就是lazy_sum和sum的本质区别，也是闭包和普通函数的本质区别。

有的同学马上就会提出质疑。一个求和函数，我为什么要把数据和执行分开啊。我可以在任何一个时候装填数据，执行结果，一气呵成呀。

哈哈。

因为这个例子太简单啦。很多复杂的情况下，例如，需要大量初始化工作的复杂算法。每一次都要重新状态数据，难免浪费时间效率和空间效率。装填一次，多次运行，就好多啦。

还有一些情况下，算法的执行，必须缓缓道来。闭包就派上用场了。

思考下面的例子：

利用闭包返回一个计数器函数，每次调用它返回递增整数：

#利用闭包返回一个计数器函数，每次调用它返回递增整数：
# -*- coding: utf-8 -*-
def createCounter():
    n = 0
    def counter():
        nonlocal n    #nonlocal允许内函数counter函数访问外函数createcounter的局部变量n，并且可以修改n，如果不修改n的话，可以省略这条语句
        n = n + 1
        return n
    return counter
# 测试:
counterA = createCounter()
print(counterA(), counterA(), counterA(), counterA(), counterA()) # 1 2 3 4 5
counterB = createCounter()
if [counterB(), counterB(), counterB(), counterB()] == [1, 2, 3, 4]:
    print('测试通过!')
else:
    print('测试失败!')

从上例可以看出，每执行一次counterA，就可以返回一个递增的数据。

由此，可以总结出闭包的作用

二、闭包的作用

1.保存外函数的局部变量的状态，在多次调用时，仍然不初始化，有点像C中的静态变量。

2.让函数具备惰性，实现滞后执行，或者分步执行的效果。

# #lazysum就是滞后执行的例子，只有真正调用的时候才开始执行。

让函数分步执行的例子，可参考下面：

def step(s):
    print(s)
    def step2():
        print('step2')
    return step2
 
sfunc = step('step1')
print('other task1')
print('other task2')
sfunc()

上面例子的结果为：

step1
other task1
other task2
step2

从上例可以看出，函数的step1和step2分步执行了。同时，也要注意到，step函数作为闭包函数，不但可以包含滞后运行的算法，也可以包含立即执行的算法，比如print(s)

三、闭包的应用场景

思考下面的代码：

def test(a,b,c):
    print( a*b+c)
test(1,1,2)
test(1,1,3)
test(1,1,4)
test(1,1,5)
test(1,1,6)

a,b 是固定的，只是c 会变动，如何减少a,b 参数的传递， 开发的信仰咱们忘了吗 ， 不写重复的代码 。

可以将a和b两个固定参数，封装起来形成闭包，一次装填，反复使用。

def test(a,b):
    def test_in(c):
        print( a*b+c)
    return  test_in
 
num=test(1,1)   # 把test_in 引用交给了num
 
num(2)  # 执行 内嵌函数
num(3) # 达到了减少 参数的传递， 
num(4)
num(5)

如果不想用原始的ab值，也可以重新创建新的引用

num_02=test(2,2) # 如果不想用上边的 a,b 值 可以用重新创建新的引用 num_02
num_02(2) 
num_02(3) 
num_02(4) 
num_02(5)

学会了就点个赞吧。我是瑞哥。