浅谈Python中的闭包

yipeiwu_com5年前Python基础

Python中的闭包的概念, 在我看来, 就相当于在某个函数中又定义了一个或多个函数, 内层函数定义了具体的实现方式, 而外层返回的就是这个实现方式, 但并没有执行, 除非外层函数调用的内层的实现方法被执行了。至于这个怎么执行, 看下面的例子就知道了

比如:

def sum_outer(x, y):
  def sum_in(z):
    return x + y - z;
  return sum_in #注意, 这里返回的不是sum_in() 只是sum_in的函数名

 m = sum_outer(3, 4) #3, 4 分别对应x, y,这里的m返回的也只是函数sum_in的定义,<function __main__.sum_in>
 print m(5) # m对应z, 这个时候才是真正sum_in执行的时候

看起来就像通过sum_outer 调用了内层的sum_in函数, 多了层代理

其中一种应用场景就是可以根据不同的参数,使用相同的实现去返回对应不同的结果,比如, 根据不同的配置获取不同的数据库连接, 或者要求在验证字符串长度时, 可以根据不同的最大长度验证(外层传递最大长度, 内层传递验证的字符串)。

在抽象化一点, 外层定义了一个环境, 内层则是在该环境中的要做的事情, 但这个事情还没做,
只是要做。当真正需要做的时候到这个环境中去做了就好了(外层的返回结果(m)执行内层的函数sum_in)
实际上, 直接给函数传递需要的所有参数, 直接返回结果, 如上面的sum_outer和sum_in, 直接通过

def sum(x,y,z):
  return x + y - z

不就结了吗,为社么还要闭包这个实现呢? 到目前来说, 只能看出他们是两种不同的实现方式, 更多的区别, 还有待日后的学习体验

以上所述就是本文的全部内容了,希望大家能够喜欢。

相关文章

python把1变成01的步骤总结

python把1变成01的步骤总结

python如何把1变成01 1.实现头部utf8编码的方法代码 2.实现读属性的方法代码 3.实现写属性的方法代码 4.实现高度的方法代码 5.实现resolution的方法代...

TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解

TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解

这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable。 Session会话控制 Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句,运行sessi...

Python 20行简单实现有道在线翻译的详解

Python 20行简单实现有道在线翻译的详解

简介 主要是尝试简单的使用pyhton的爬虫功能,于是使用有道进行尝试,并没有进行深入的诸如相关api的调用。 以下是需要的POST数据 代码 以下是相关部分的代码: import...

python 回调函数和回调方法的实现分析

回调与事件驱动 回调函数有比较重要的意义:它在是事件驱动的体现 我们试想一个场景,如果我们触发了某个事件,比如点击事件 那么只要给这个点击事件绑定一个或多个处理事件,也就是回调函数 我们...

python 装饰器功能以及函数参数使用介绍

python 装饰器功能以及函数参数使用介绍

简单的说:装饰器主要作用就是对函数进行一些修饰,它的出现是在引入类方法和静态方法的时候为了定义静态方法出现的。例如为了把foo()函数声明成一个静态函数 复制代码 代码如下: class...