计算机语言中的闭包

予早 2025-02-21 01:08:21

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计算机中的闭包是指：一个实体与该实体捆绑的非该实体内的环境状态的组合称之为闭包。

Python中在函数这个实体上实现了闭包，称之为函数闭包（函数+外部引用共同构成闭包），也可以在其他实体上实现闭包，不同语言有不同设计。

来看一下Python的闭包函数，这是Python中非常经典的闭包。

def make_counter():
    count = 0

    def counter():
        nonlocal count # 注明非本地变量从而允许在本地修改
        count += 1
        return count

    return counter

counter = make_counter()

print(counter())  # 1
print(counter())  # 2
print(counter())  # 3

print(counter.__closure__) # (<cell at 0x00000249B0651570: int object at 0x00007FFD893209F8>,)

一个实体 counter函数
实体 counter函数引用了counter函数外部的环境状态，即变量count
counter函数与count变量两者组合称之为闭包，由于实体为函数，又称之为函数闭包，表示以函数为实体的闭包，其中函数counter称之为闭包函数，表示该函数是闭包中的构成实体，count称之为外部引用

函数的__closure__属性用于存储闭包函数的外部引用，但注意，这里的外部引用不包含内置命名空间和全局命名空间中的引用
https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#function.__closure__
https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#codeobject.co_freevars

为什么__closure__不记录内置命名空间和全局命名空间的引用呢？

很简单，源头在于外部调用了counter函数，根据变量搜索规则，本地找不到就到父命名空间寻找，而对于闭包函数来说，找不到引用count就应当找父命名空间，即make_counter构成的命名空间，但问题在于make_counter构成的空间随着counter = make_counter()执行结束就释放了，按道理count会随之销毁，所以这里引入__closure__反向持有一个count的引用，这样外部命名空间持有count的一个引用，闭包函数通过__closure__持有count的一个引用，如果闭包函数被外部return出去，如上例，闭包函数被return出去，这时闭包函数引用被全局命名空间持有，闭包函数不会被销毁，而间接通过__closure__持有的count也不会被销毁，这样就可以正常调用闭包函数，若闭包函数不被return到外部，则count随之销毁即可，而对于内置命名空间和全局命名空间来说，只要解释器在运行那么全局命名空间和内置命名空间一定是加载的，两者中的引用不用考虑作为外部引用引用不到的情况。

既然如此，那么有一个很有意思的事情，就是手动把闭包函数counter的__closure__置为空，那么在全局命名空间调用闭包函数不就没法引用到外部引用了，然后程序不就寄了吗？

def make_counter():
    count = 0

    def counter():
        nonlocal count # 注明非本地变量从而允许在本地修改
        count += 1
        return count

    print(type(counter.__closure__))  # <class 'tuple'>
    counter.__closure__ = tuple()  # AttributeError: readonly attribute
    return counter

counter = make_counter()

结果是不行的，会提示AttributeError: readonly attribute，这是在CPython层面做了限制，因为置空或者置其他值会导致程序出错或者引用关系变得复杂，总之是一种带来负面影响的操作，所以直接被限制了

来看一些闭包的特殊例子。

特殊例子一

count = 0


def counter():
    global count # 注明全局变量从而允许在本地修改
    count += 1
    return count


print(counter()) # 1
print(counter()) # 2
print(counter()) # 3

print(counter.__closure__) # None

闭包函数counter与外部引用count构成闭包
由于count位于全局命名空间，故此时__closure__为None

特殊例子2

create_multipliers = []
for i in range(5):
    f = lambda x: x * i
    print(f.__closure__) # 永远为None
    create_multipliers.append(f)
print(f"可以访问全局变量i但Pycharm会提示i未定义: {i}")
for multiplier in create_multipliers:
    print(multiplier(2))

特殊例子3

create_multipliers = []
i = 0
while i < 5:
    f = lambda x: x * i
    print(f.__closure__)  # 永远为None
    create_multipliers.append(f)
    i+=1
print(f"可以访问全局变量i且Pycharm解析没问题: {i}")
for multiplier in create_multipliers:
    print(multiplier(2))

特殊例子4

def create_multipliers():
    return [lambda x: x * i for i in range(5)]

for multiplier in create_multipliers():
    print(multiplier(2))

# 期望输出0, 2, 4, 6, 8
# 结果是 8, 8, 8, 8, 8

正确的使用方式是将i的值利用参数的方式进行传递：

def create_multipliers():
   return [lambda x,i=i: x * i for i in range(5)]
 
s = create_multipliers()
for multiplier in s:
   print(multiplier(2))  # 0, 2, 4, 6, 8

简而言之，闭包这个概念用来说明一件事情：允许子命名空间直接引用父命名空间的名称

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