Python 函数装饰器和闭包(闭包)

本章内容：

Python 如何计算装饰器句法

Python 如何判断变量是不是局部的

闭包存在的原因和工作原理

nonlocal 能解决什么问题

掌握这些基础知识后，我们可以进一步探讨装饰器：

实现行为良好的装饰器

标准库中有用的装饰器

实现一个参数化装饰器

闭包

在博客圈，人们有时会把闭包和匿名函数弄混。这是有历史原因的：在

函数内部定义函数不常见，直到开始使用匿名函数才会这样做。而且，

只有涉及嵌套函数时才有闭包问题。因此，很多人是同时知道这两个概

念的。

其实，闭包指延伸了作用域的函数，其中包含函数定义体中引用、但是

不在定义体中定义的非全局变量。函数是不是匿名的没有关系，关键是

它能访问定义体之外定义的非全局变量。

这个概念难以掌握，最好通过示例理解。

假如有个名为 avg 的函数，它的作用是计算不断增加的系列值的均值；

例如，整个历史中某个商品的平均收盘价。每天都会增加新价格，因此

平均值要考虑至目前为止所有的价格。

起初，avg 是这样使用的：

python 复制代码

>>> avg(10)
10.0
>>> avg(11)
10.5
>>> avg(12)
11.0

avg 从何而来，它又在哪里保存历史值呢？

初学者可能会像示例 7-8 那样使用类实现。

示例 7-8　average_oo.py：计算移动平均值的类

python 复制代码

class Averager():
  def __init__(self):
    self.series = []
  def __call__(self, new_value):
    self.series.append(new_value)
    total = sum(self.series)
  return total/len(self.series)

Averager 的实例是可调用对象：

python 复制代码

>>> avg = Averager()
>>> avg(10)
10.0
>>> avg(11)
10.5
>>> avg(12)
11.0

示例 7-9 是函数式实现，使用高阶函数 make_averager。

示例 7-9　average.py：计算移动平均值的高阶函数

python 复制代码

def make_averager():
  series = []
  def averager(new_value):
    series.append(new_value)
    total = sum(series)
    return total/len(series)
return averager

调用 make_averager 时，返回一个 averager 函数对象。每次调用

averager 时，它会把参数添加到系列值中，然后计算当前平均值，如

示例 7-10 所示。

示例 7-10　测试示例 7-9

python 复制代码

>>> avg = make_averager()
>>> avg(10)
10.0
>>> avg(11)
10.5
>>> avg(12)
11.0

注意，这两个示例有共通之处：调用 Averager() 或

make_averager() 得到一个可调用对象 avg，它会更新历史值，然后

计算当前均值。在示例 7-8 中，avg 是 Averager 的实例；在示例 7-9

中是内部函数 averager。不管怎样，我们都只需调用 avg(n)，把 n

放入系列值中，然后重新计算均值。

Averager 类的实例 avg 在哪里存储历史值很明显：self.series 实例

属性。但是第二个示例中的 avg 函数在哪里寻找 series 呢？

注意，series 是 make_averager 函数的局部变量，因为那个函数的定

义体中初始化了 series：series = []。可是，调用 avg(10)

时，make_averager 函数已经返回了，而它的本地作用域也一去不复

返了。

在 averager 函数中，series 是自由变量（free variable）。这是一个

技术术语，指未在本地作用域中绑定的变量，参见图 7-1。

图 7-1：averager 的闭包延伸到那个函数的作用域之外，包含自由

变量 series 的绑定审查返回的 averager 对象，我们发现 Python 在 code 属性（表示

编译后的函数定义体）中保存局部变量和自由变量的名称，如示例 7-11所示。

示例 7-11　审查 make_averager（见示例 7-9）创建的函数

python 复制代码

>>> avg.__code__.co_varnames
('new_value', 'total')
>>> avg.__code__.co_freevars
('series',)

series 的绑定在返回的 avg 函数的 closure 属性

中。avg.closure 中的各个元素对应于

avg.code .co_freevars 中的一个名称。这些元素是 cell 对象，

有个 cell_contents 属性，保存着真正的值。这些属性的值如示例 7-

12 所示。示例 7-12　接续示例 7-11

python 复制代码

>>> avg.__code__.co_freevars
('series',)
>>> avg.__closure__
(<cell at 0x107a44f78: list object at 0x107a91a48>,)
>>> avg.__closure__[0].cell_contents
[10, 11, 12]

综上，闭包是一种函数，它会保留定义函数时存在的自由变量的绑定，

这样调用函数时，虽然定义作用域不可用了，但是仍能使用那些绑定。

注意，只有嵌套在其他函数中的函数才可能需要处理不在全局作用域中

的外部变量。