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文章目录
  1. Python作用域和命名空间
  2. 闭包
  3. 装饰器
  4. 参考资料

Python之闭包与装饰器

Python 函数那些事的后续之一:这里记录一些关于 Python 作用域和命名空间、闭包、装饰器的东西。

Python作用域和命名空间

命名空间是从命名到对象的集合。Python 使用它来记录变量的轨迹。当前命名空间主要是通过 Python 字典实现的。关于命名空间需要了解的一件很重要的事情就是不同命名空间中的命名没有任何联系。不同的命名空间在不同的时刻创建,有不同的生存期。

  • 包含内置命名的命名空间(它被包含在一个模块中,这个模块被称作 builtins。 )在 Python 解释器启动时创建,会一直保留,不被删除。
  • 模块的全局命名空间在模块定义被读入时创建,通常,模块命名空间也会一直保存到解释器退出。
  • 当调用函数时,就会为它创建一个局部命名空间,并且在函数返回或抛出一个并没有在函数内部处理的异常时被删除。
  • 每个递归调用都有自己的局部命名空间。
  • 由解释器在最高层调用执行的语句,不管它是从脚本文件中读入还是来自交互式输入,都是 main 模块的一部分。
  • 命名空间可以像 dictionary 一样进行访问的。
  • 使用locals()global()来分别打印局部变量与全局变量的命名空间。local()返回局部名字的一个拷贝,因此是只读的。global()则不然,因此不是只读的。
  • sys._getframe()返回堆栈上的数据,参数表示栈的深度,默认参数为0。sys._getframe().f_locals访问当前的命名空间。

作用域就是一个 Python 程序可以直接访问命名空间的正文区域。

Python 函数的作用域为:

  • L: local 函数的内部作用域
  • E: enclosing 函数内部与内嵌函数之间
  • G: global 全局作用域
  • B: build-in 内置作用域

访问顺序从左至右: L > E > G > B。

使用nonlocal语句可以绑定最里层作用域之外的变量;global语句将变量引入到全局作用域。

Python 的一个特别之处在于:如果没有使用global语法,其赋值操作总是在最里层的作用域。赋值不会复制数据,只是将命名绑定到对象。(详细看这里)删除也是如此:del x只是从局部作用域的命名空间中删除命名 x 。事实上,所有引入新命名的操作都作用于局部作用域。特别是import语句和函数定将模块名或函数绑定于局部作用域(可以使用global语句将变量引入到全局作用域)。

一个栗子:

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def scope_test():
def do_local():
spam = "local spam"
def do_nonlocal():
nonlocal spam
spam = "nonlocal spam"
def do_global():
global spam
spam = "global spam"
spam = "test spam"
do_local()
print("After local assignment:", spam)
do_nonlocal()
print("After nonlocal assignment:", spam)
do_global()
print("After global assignment:", spam)

scope_test()
print("In global scope:", spam)

# 输出
>>> After local assignment: test spam
>>> After nonlocal assignment: nonlocal spam
>>> After global assignment: nonlocal spam
>>> In global scope: global spam

闭包

Python 的闭包从表现形式上定义(解释)为:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域,是 enclosing 作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包。

先理清一个概念——Python 函数的实质与属性:

  • 函数是一个对象(确切的说,python 中一切皆对象)。
  • 函数执行完成后内部变量的回收:这涉及到命名空间,还记得上面的一句话吗?赋值不会复制数据,只是将命名绑定到对象!赋值不会复制数据,只是将命名绑定到对象!赋值不会复制数据,只是将命名绑定到对象!重要的事情说三遍。那么当没有命名绑定到对象(也就是引用计数为0)的时候,该对象被回收。
  • 函数属性:对象皆有属性,函数的属性是一个 tuple。
  • 函数返回值:函数的返回值不会被回收。

举个栗子,下面是一个闭包:

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def func(val):
print('%x' %id(val))
def in_func(): # (val,)
print(val)
return in_func

# 执行
>>> f = func(10)
8ad8a0
>>> f.__closure__
(<cell at 0x7f7995dea948: int object at 0x8ad8a0>,)

函数in_func()是返回值,因此在函数func()执行完毕后它并不会被销毁。那么问题来了:函数func()的局部变量 val 去了哪里?它成为函数的返回值——in_func()函数的属性(当内部嵌套的函数引用外部函数中的变量时,我们说嵌套函数相对于引用变量是封闭的。我们可以使用函数对象的一个特殊属性 closure 来访问这个封闭的变量)。

使用闭包时候,需要注意两点:

  • 闭包中是不能修改外部作用域的局部变量的(Python 作用域访问顺序,函数的属性是一个 tuple)
  • Python 函数的惰性运算

下面是两个栗子:

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# first
def foo():
a = 1
def bar():
a = a + 1
return a
return bar

# 本意是每次使用都对变量 a 进行递增操作
# 实际上
>>> c = foo()
>>> print(c())
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 4, in bar
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

这是因为在执行代码c = foo()时,python 会导入全部的闭包函数体bar()来分析其的局部变量,python 规则指定所有在赋值语句左面的变量都是局部变量,则在闭包bar()中,变量 a 在赋值符号 = 的左面,被 python 认为是bar()中的局部变量。再接下来执行print c()时,程序运行至a = a + 1时,因为先前已经把 a 归为bar()中的局部变量,所以 python 会在bar()中去找在赋值语句右面的 a 的值,结果找不到,就会报错。解决办法:

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# 借助 python3 关键字 nonlocal 
def foo()
a = 1
def bar():
nonlocal a
a = a + 1
return a
return bar

# 或者
def foo():
a = [1]
def bar():
a[0] = a[0] + 1
return a[0]
return bar
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# second
def create_multipliers():
return [lambda x : i * x for i in range(5)]

>>> for multiplier in create_multipliers():
... print multiplier(2)
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# 或者这样
first = []
for i in range(5):
def foo(x):
return print(x * i)
first.append(foo)

>>> for f in first:
... f(2)
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(这点曾经在《python函数那些事》中的“匿名或内联函数”谈到过)这是因为:当循环结束以后,循环体中的临时变量 i 不会销毁,而是继续存在于执行环境中。还有一个 python 的现象是,python 的函数只有在执行时,才会去找函数体里的变量的值(late binding behavior)。

解决办法:

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# 第一个
def create_multipliers():
return [lambda x, i=i : i * x for i in range(5)]

# 第二个
first = []
for i in range(3):
def foo(x,y=i): print x + y
flist.append(foo)

装饰器

闭包的一个用处就是装饰器。

装饰器是用来装饰函数的;它返回的是一个函数对象;被装饰函数的标识符指向返回函数的对象;语法糖@deco

下面是个栗子(天,我自己都感觉栗子有点太多了!):

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def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper


@log
def now():
print('2015-02-17')

# 执行的话会这样
>>> now()
call now():
2016-2-17

# 实际上执行步骤相当于与这样
>>> log(now)()
call wrapper():
call now():
2016-02-17

其实到这里已经把装饰器说明白了(我认为,囧),但是这几天经常看到functools.wraps这个装饰器。它是应对这种情况的:

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# 还是上面那段代码
>>> now.__name__
'wrapper'

不加装饰器之前now.__name__now的。有些代码依赖函数签名,我想让now.__name__变为now,那该怎么办?把装饰器改写成这样:

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def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper

不信?那您试试呗~

参考资料

Python tutorial Python作用域和命名空间
Python命名空间的本质
慕课网视频 Python装饰器
Python中的闭包
Become More Advanced: Avoid the 10 Most Common Mistakes That Python Programmers Make
廖雪峰Python教程 装饰器