python閉包與引用以及需要注意的陷阱
python閉包
關于閉包, 很多blog中都這樣解釋 :對于一個嵌套定義的函數,外層的函數的返回值是內層函數,而在內層函數中又引用了外層函數的局部變量,在外層函數執行后,其局部變量并非被回收,而會同返回的內層函數一同存在,而這一現象被稱為閉包(closure)。
不過以上的理解有些繁瑣和局限, 在計算機科學中 ,閉包(Closure)詞法閉包(Lexical Closure)的簡稱,是引用了自由變量的函數。 這個被引用的自由變量將和這個函數一同存在,即使已經離開了創造它的環境也不例外。所以,有另一種說法認為閉包是由函數和與其相關的引用環境組合而成的實體。 也即對于第一段中的定義可以適當放開一些限制條件,python中的閉包實現也并非那么局限。
引用
通過上文介紹可以對于python閉包有大概的了解, 但是有些看似簡單的細節卻需要進一步闡述 。
python中變量的概念,這是與C/C++中極為不同的,在C/C++中變量是一個名稱與內存合一的實體,改變一個變量的值,并不改變其內存的地址。 而變量這個概念在python中并不合用,很多場合它的運用都會讓人混淆 。
python中所使用的概念是引用和對象,即如a=123,a即是一個引用名稱,123是內存中所儲存的對象值。這其實更像是C/C++中的指針與其所指向的內存,可以看作python在此之上對語法進行了包裝。
回到之前討論的閉包話題,在其中用到了 變量 的概念,即函數引用的 變量 將與函數一同存在,這里的 變量 其實是引用名稱與內存對象的復合概念。我們這里對其進行進一步的闡明:
函數中所使用的外層函數引用名稱(指針),在外層函數退出后其所指向的內存對象并不回收,而該引用名稱(指針)會與內層函數一同存在,雖然此時該引用名稱(指針)對于內層函數不是“可見的”。
陷阱
def count(): fs = [] for i in range(1, 4): def f(): return j*j fs.append(f) return fsf1, f2, f3 = count()print(f1())print(f2())print(f3())
對于以上代碼,假如按照C/C++中的概念去理解python中的變量,就會以為其輸出依次為1、2、3。其實不然,真正輸出為:3、3、3。根據上一小節中對于python中引用與閉包的闡述,在內存f函數中使用外層的引用名稱i,在循環中雖然將不同的f函數加入到列表fs中,但是它們都使用的是同一個引用i,而該引用最后對應的值為3。
再看一段代碼,這個會稍微復雜一點
def test(): for i in range(4): yield i g=test()for n in [1,10]: g=(n+i for i in g) print(list(g))
上面這段代碼的輸出,一時不查之下也會以為是11、12、13、14,而其真實結果卻是20、21、22、23,讓人一時抓不到頭腦。首先在for循環中的生成器表達式(n+i for i in g),它其實本質上是一個函數,寫成表達式的形式不過是一種語法糖,其函數形式為:
def gen(n): # g是外面全局的那個生成器g for i in g: yield n+i
即生成器generator本身是一種算法或是函數,只有在“調用”它的時候,也就是對其進行for或是list或是next之類的操作時,才會真正的有值流動。
那么對于以上第二例子中的代碼,在for循環內n=1時,g這個生成器被重新賦值,但注意它此時只是一個特殊的函數,此時的n與i并沒有真正相加,在for循環的第二輪n=10的時候,(n+i for i in g)表達式中對g才進行了調用,那么此時流進函數的n值其實是10,也就是此時g這個生成器對應的值為10、11、12、13,也就是i所引用的是這些值,下面又以相同的n+i的形式創造一個新的生成器對g重新賦值,并退出循環。則自然,此時g中對應的值為20、21、22、23.
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