面试题-python 什么是闭包(closure)?
前言
前面学了装饰器,那么闭包和装饰器有什么区别呢?
闭包传递的是变量,而装饰器传递的是函数对象,只是传的参数内容不一样,闭包的概念包含了装饰器,可以说装饰器是闭包的一种,它只是传递函数对象的闭包。
先看一个面试题
先看一个经典的面试题,很有代表性, 运行以下代码会输出什么呢?为什么会是这种结果?
def fun():
temp = [lambda x: i*x for i in range(4)]
return temp
for everyLambda in fun():
print(everyLambda(2))
运行结果
6
6
6
6
运行的结果是4个6 ,并不是我们想的 :0, 2, 4, 6。上面的代码用到了列表推导式,还有个匿名函数lambda,直接去阅读不太好理解,可以把匿名函数转成自己定义一个函数.
于是上面的代码等价于:
"""
def fun():
temp = [lambda x: i*x for i in range(4)]
return temp
for everyLambda in fun():
print(everyLambda(2))
"""
def fun():
temp = []
for i in range(4):
def inner(x):
return i*x
temp.append(inner)
return temp
for everyLambda in fun():
print(everyLambda(2))
为了更好的理解,可以先去掉外面的一层fun()
temp = []
for i in range(4):
def inner(x):
return i*x
temp.append(inner)
for everyLambda in temp:
print(everyLambda(2))
这里只定义了一个函数 inner(), 有 2 个变量,i 是函数外部的变量,x 是函数内部的变量。
现在问题的关键在理解函数外部变量和函数内部变量的区别了, 接下来再看一个简单的例子
a = 1
def myfunc(b):
return a+b
print(myfunc(100))
a = 2
a = 3
print(myfunc(100))
print(myfunc(100))
运行结果:101 103 103
也就是函数外部变量a是可变的,后面给a重新赋值了,会替换前面的值。上面的 inner(x) 函数也是一样,外部变量 i 的值是0, 1, 2, 3变化,最后的3 会覆盖前面的值,所以得到的结果都是6
如何解决上面的问题,接下来就是要说的闭包的概念了!
什么是闭包?
闭包就是外部函数中定义了一个内部函数,当外部函数返回内部函数对象(注意是函数对象)时,程序接收了内部函数的定义(此时并未被执行),当再次执行这个返回值时,这个被返回的函数才能被执行。
创建一个闭包必须满足以下几点:
必须有一个内嵌函数
内嵌函数必须引用外部函数中的变量
外部函数的返回值必须是内嵌函数
闭包和装饰器的区别:闭包传递的是变量,而装饰器传递的是函数,除此之外没有任何区别,或者说装饰器是闭包的一种,它只是传递函数的闭包。
以下是闭包的一个标准示例:
def outer(age):
def inner(name):
print("my name is %s. my age is %s." % (name, age))
return inner
demo = outer("18")
demo("yoyo")
# 运行结果:my name is yoyo. my age is 18.
上面的问题,用闭包来解决
# 闭包
def temp(i): # 一个外层函数
def inner(x): # 内层函数
return i*x
return inner
a = []
for i in range(4):
a.append(temp(i))
print(a)
for j in a:
print(j(2))
运行结果
[<function temp.<locals>.inner at 0x000002A8EE929AE8>,
<function temp.<locals>.inner at 0x000002A8EE929B70>,
<function temp.<locals>.inner at 0x000002A8EE929BF8>,
<function temp.<locals>.inner at 0x000002A8EE929C80>]
0
2
4
6
使用列表推导式
# 闭包
def temp(i): # 一个外层函数
def inner(x): # 内层函数
return i*x
return inner
def fun():
temps = [temp(i) for i in range(4)]
return temps
for everyLambda in fun():
print(everyLambda(2))
这样就可以得到我们的预期结果:0 2 4 6
通过上面的案例就可以了解到闭包的作用了,它保存了函数的外部变量,不会随着变量的改变而改变了。
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