Python中的闭包详细介绍和实例

yipeiwu_com5年前Python基础

一、闭包

来自wiki:

闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以,有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。

在一些语言中,在函数中定义另一个函数时,如果内部的函数引用了外部的函数的变量,则可能产生闭包。运行时,一旦外部的 函数被执行,一个闭包就形成了,闭包中包含了内部函数的代码,以及所需外部函数中的变量的引用。

闭包的用途:

因为闭包只有在被调用时才执行操作,所以它可以被用来定义控制结构。
多个函数可以使用一个相同的环境,这使得它们可以通过改变那个环境相互交流。

来自baidu百科:

闭包的价值在于可以作为函数对象 或者匿名函数,对于类型系统而言这就意味着不仅要表示数据还要表示代码。支持闭包的多数语言都将函数作为第一级对象,就是说这些函数可以存储到变量中、作为参数传递给其他函数,最重要的是能够被函数动态地创建和返回。

二、python中闭包

实例:

复制代码 代码如下:

def make_counter():
    count = 0
    def counter():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return counter
   
def make_counter_test():
  mc = make_counter()
  print(mc())
  print(mc())
  print(mc())

三、lamada

实例:

复制代码 代码如下:

def f(x):
    return x**2

print f(4)

g = lambda x : x**2
print g(4)

Python中的lambda真的没有用武之地吗?其实不是的,至少我能想到的点,主要有:

1. 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。
2. 对于一些抽象的,不会别的地方再复用的函数,有时候给函数起个名字也是个难题,使用lambda不需要考虑命名的问题。
3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。

相关文章

浅析Python数据处理

Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制...

对Python2与Python3中__bool__方法的差异详解

学习Python面向对象编程的时候,遇到了一个很有意思的小问题。Python的__bool__方法不起作用的问题。 我反复读了我手中的教程,确认了我写的代码应该管用。可是在测试的时候却一...

Python FFT合成波形的实例

使用Python numpy模块带的FFT函数合成矩形波和方波,增加对离散傅里叶变换的理解。 导入模块 import numpy as np import matplotlib.py...

Python使用pyh生成HTML文档的方法示例

Python使用pyh生成HTML文档的方法示例

最近在项目中需要将结果导出到HTML中,在网上搜索的时候发现了这个库,通过官方的一些文档以及网上的博客发现它的使用还是很简单的,因此选择在项目中使用它。 在使用的时候发现在Python3...

对Django url的几种使用方式详解

利用Django开发网站,可以设计出非常优美的url规则,如果url的匹配规则(包含正则表达式)组织得比较好,view的结构就会比较清晰,比较容易维护。 最简单的形式 <cod...