Замыкания Python

В этом руководстве вы узнаете о замыкании Python, о том, как определить замыкание и почему вам следует его использовать.

Нелокальная переменная во вложенной функции

Прежде чем перейти к тому, что такое замыкание, мы должны сначала понять, что такое вложенная функция и нелокальная переменная.

Функция, определенная внутри другой функции, называется вложенной функцией. Вложенные функции могут обращаться к переменным внешней области.

В Python эти нелокальные переменные по умолчанию доступны только для чтения, и мы должны явно объявить их как нелокальные (используя ключевое слово nonlocal), чтобы изменить их.

Ниже приведен пример вложенной функции, обращающейся к нелокальной переменной.

def print_msg(msg):
    # This is the outer enclosing function

    def printer():
        # This is the nested function
        print(msg)

    printer()

# We execute the function
# Output: Hello
print_msg("Hello")

Вывод

Hello

Мы видим, что вложенный printer() функция смогла получить доступ к нелокальному msg переменная объемлющей функции.

<час>

Определение замыкающей функции

В приведенном выше примере, что произойдет, если последняя строка функции print_msg() вернул printer() функцию вместо ее вызова? Это означает, что функция была определена следующим образом:

def print_msg(msg):
    # This is the outer enclosing function

    def printer():
        # This is the nested function
        print(msg)

    return printer  # returns the nested function


# Now let's try calling this function.
# Output: Hello
another = print_msg("Hello")
another()

Вывод

Hello

Это необычно.

print_msg() функция была вызвана со строкой "Hello" и возвращаемая функция была привязана к имени another . При вызове another() , сообщение все равно запомнилось, хотя мы уже завершили выполнение print_msg() функция.

Этот метод, с помощью которого некоторые данные ("Hello в данном случае) присоединяется к коду, что называется замыканием в Python .

Это значение в охватывающей области запоминается, даже когда переменная выходит за пределы области видимости или сама функция удаляется из текущего пространства имен.

Попробуйте выполнить следующее в оболочке Python, чтобы увидеть результат.

>>> del print_msg
>>> another()
Hello
>>> print_msg("Hello")
Traceback (most recent call last):
...
NameError: name 'print_msg' is not defined

Здесь возвращенная функция все еще работает, даже если исходная функция была удалена.

<час>

Когда мы закрываемся?

Как видно из приведенного выше примера, у нас есть замыкание в Python, когда вложенная функция ссылается на значение в своей области видимости.

Критерии, которые должны быть соблюдены для создания замыкания в Python, приведены в следующих пунктах.

У нас должна быть вложенная функция (функция внутри функции).
Вложенная функция должна ссылаться на значение, определенное во внешней функции.
Охватывающая функция должна возвращать вложенную функцию.

<час>

Когда использовать замыкания?

Так для чего же нужны замыкания?

Замыкания позволяют избежать использования глобальных значений и обеспечивают некоторую форму сокрытия данных. Он также может предоставить объектно-ориентированное решение проблемы.

Когда в классе нужно реализовать несколько методов (в большинстве случаев один метод), замыкания могут предоставить альтернативное и более элегантное решение. Но когда количество атрибутов и методов становится больше, лучше реализовать класс.

Вот простой пример, когда замыкание может быть более предпочтительным, чем определение класса и создание объектов. Но выбор за вами.

def make_multiplier_of(n):
    def multiplier(x):
        return x * n
    return multiplier


# Multiplier of 3
times3 = make_multiplier_of(3)

# Multiplier of 5
times5 = make_multiplier_of(5)

# Output: 27
print(times3(9))

# Output: 15
print(times5(3))

# Output: 30
print(times5(times3(2)))

Вывод

27
15
30

Декораторы Python также широко используют замыкания.

В заключение следует отметить, что значения, заключенные в замыкающую функцию, можно найти.

Все функциональные объекты имеют __closure__ атрибут, который возвращает кортеж объектов ячейки, если это функция замыкания. Ссылаясь на приведенный выше пример, мы знаем, что times3 и times5 являются замыкающими функциями.

>>> make_multiplier_of.__closure__
>>> times3.__closure__
(<cell at 0x0000000002D155B8: int object at 0x000000001E39B6E0>,)

Объект ячейки имеет атрибут cell_contents, в котором хранится закрытое значение.

>>> times3.__closure__[0].cell_contents
3
>>> times5.__closure__[0].cell_contents
5

Генераторы Python Декораторы Python

Python