Почему вложенные функции python не называются замыканиями?

этот вопрос уже ответилaaronasterling

, кто-то может быть заинтересован в том, как переменные хранятся под капотом.

прежде чем перейти к фрагменту:

замыкания-это функции, которые наследуют переменные из своей окружающей среды. Когда вы передаете функцию обратного вызова в качестве аргумента другой функции, которая будет выполнять ввод-вывод, эта функция обратного вызова будет вызывается позже, и эта функция будет - почти волшебным образом - помнить контекст, в котором она была объявлена, вместе со всеми переменными, доступными в этом контексте.

• если функция не использует свободные переменные, она не образует замыкание.

• если есть другой внутренний уровень, который использует свободные переменные -- все предыдущие уровни сохраняют лексическую среду ( пример в конце )

• атрибуты функция func_closure на python __closure__ в python > 3.X сохраните свободные переменные.

• каждая функция в python имеет эти атрибуты закрытия, но она не сохраняет содержимое, если нет свободных переменных.

пример: атрибутов закрытия, но нет содержимого внутри, поскольку нет свободной переменной.

>>> def foo():
...     def fii():
...         pass
...     return fii
...
>>> f = foo()
>>> f.func_closure
>>> 'func_closure' in dir(f)
True
>>>

NB: СВОБОДНАЯ ПЕРЕМЕННАЯ ДОЛЖЕН СОЗДАТЬ ЗАКРЫТИЕ.

я объясню, используя тот же фрагмент, что и выше:

>>> def make_printer(msg):
...     def printer():
...         print msg
...     return printer
...
>>> printer = make_printer('Foo!')
>>> printer()  #Output: Foo!

и все функции Python имеют атрибут закрытия, поэтому давайте рассмотрим заключительные переменные, связанные с функцией закрытия.

здесь атрибут func_closure функции printer

>>> 'func_closure' in dir(printer)
True
>>> printer.func_closure
(<cell at 0x108154c90: str object at 0x108151de0>,)
>>>

The closure атрибут возвращает кортеж объектов ячейки, которые содержат сведения о переменных определены в области видимости.

первый элемент в func_closure, который может быть None или кортеж ячеек, содержащих привязки для свободных переменных функции, и он доступен только для чтения.

>>> dir(printer.func_closure[0])
['__class__', '__cmp__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__',
 '__hash__', '__init__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', 
 '__setattr__',  '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'cell_contents']
>>>

здесь в приведенном выше выводе вы можете увидеть cell_contents давайте посмотрим, что он хранит:

>>> printer.func_closure[0].cell_contents
'Foo!'    
>>> type(printer.func_closure[0].cell_contents)
<type 'str'>
>>>

Итак, когда мы вызываем функцию printer(), он обращается к значению, хранящемуся внутри cell_contents. Таким образом, мы получили выходной как 'Foo!-

Снова Я объясню, используя приведенный выше фрагмент с некоторыми изменениями:

 >>> def make_printer(msg):
 ...     def printer():
 ...         pass
 ...     return printer
 ...
 >>> printer = make_printer('Foo!')
 >>> printer.func_closure
 >>>

в приведенном выше фрагменте я не печатаю msg внутри функции принтера, поэтому он не создает никаких свободных переменных. Поскольку нет свободной переменной, внутри закрытия не будет содержимого. Это именно то, что мы видим выше.

теперь я объясню еще один другой фрагмент, чтобы очистить все Free Variable С Closure:

>>> def outer(x):
...     def intermediate(y):
...         free = 'free'
...         def inner(z):
...             return '%s %s %s %s' %  (x, y, free, z)
...         return inner
...     return intermediate
...
>>> outer('I')('am')('variable')
'I am free variable'
>>>
>>> inter = outer('I')
>>> inter.func_closure
(<cell at 0x10c989130: str object at 0x10c831b98>,)
>>> inter.func_closure[0].cell_contents
'I'
>>> inn = inter('am')

Итак, мы видим, что a func_closure свойство-это кортеж закрытие клетки, мы можем ссылаться на них и их содержимое явно -- ячейка имеет свойство "cell_contents"

>>> inn.func_closure
(<cell at 0x10c9807c0: str object at 0x10c9b0990>, 
 <cell at 0x10c980f68: str object at   0x10c9eaf30>, 
 <cell at 0x10c989130: str object at 0x10c831b98>)
>>> for i in inn.func_closure:
...     print i.cell_contents
...
free
am 
I
>>>

вот когда мы назвали inn, он будет ссылаться на все сохранить свободные переменные, так что мы получаем I am free variable

>>> inn('variable')
'I am free variable'
>>>

Python имеет слабый поддержка для закрытия. Чтобы понять, что я имею в виду, возьмите следующий пример счетчика, использующего закрытие с помощью JavaScript:

function initCounter(){
    var x = 0;
    function counter  () {
        x += 1;
        console.log(x);
    };
    return counter;
}

count = initCounter();

count(); //Prints 1
count(); //Prints 2
count(); //Prints 3

закрытие довольно элегантно, так как оно дает функции, написанные таким образом, возможность иметь "внутреннюю память". По состоянию на Python 2.7 это невозможно. Если вы попробуете

def initCounter():
    x = 0;
    def counter ():
        x += 1 ##Error, x not defined
        print x
    return counter

count = initCounter();

count(); ##Error
count();
count();

вы получите сообщение об ошибке, что x не определен. Но как это может быть, если другие показали, что вы можете его напечатать? Это связано с тем, как Python управляет областью видимости переменных функций. В то время как внутренняя функция может читать переменные внешней функции, она не может написать них.

это действительно позор. Но только с закрытием только для чтения вы можете по крайней мере реализовать функции шаблон "декоратор" для которого Python предлагает синтаксический сахар.

обновление

как было указано, есть способы борьбы с ограничениями области видимости python, и я выставлю некоторые из них.

1. использовать global ключевое слово (вообще не рекомендуется).

2. определите простой модифицируемый класс Object

class Object(object):
    pass

создать Object scope внутри initCounter для хранения переменных

def initCounter ():
    scope = Object()
    scope.x = 0
    def counter():
        scope.x += 1
        print scope.x

    return counter

С scope на самом деле это просто ссылка, действия, предпринятые с его полями, на самом деле не изменяют scope сам, так что никакой ошибки не возникает.

3. альтернативным способом, как указал @unutbu, было бы определить каждую переменную как массив (x = [0]) и изменить его первый элемент (x[0] += 1). Опять же никакой ошибки не возникает, потому что x сам не изменяется.

4. как предложил @раксакорикофаллапаториусе, вы могли бы сделать x свойства counter

def initCounter ():

    def counter():
        counter.x += 1
        print counter.x

    counter.x = 0
    return counter

У меня была ситуация, когда мне нужно было отдельное, но постоянное пространство имен. Я использовал классы. Иначе и быть не может. Отдельные, но постоянные имена-это закрытие.

>>> class f2:
...     def __init__(self):
...         self.a = 0
...     def __call__(self, arg):
...         self.a += arg
...         return(self.a)
...
>>> f=f2()
>>> f(2)
2
>>> f(2)
4
>>> f(4)
8
>>> f(8)
16

# **OR**
>>> f=f2() # **re-initialize**
>>> f(f(f(f(2)))) # **nested**
16

# handy in list comprehensions to accumulate values
>>> [f(i) for f in [f2()] for i in [2,2,4,8]][-1] 
16

у Python 2 не было замыканий - у него были обходные пути, которые напоминает закрытие.

в уже приведенных ответах есть много примеров-копирование переменных во внутреннюю функцию, изменение объекта во внутренней функции и т. д.

в Python 3, поддержка более четкое и лаконичное:

def closure():
    count = 0
    def inner():
        nonlocal count
        count += 1
        print(count)
    return inner

использование:

start = closure()
start() # prints 1
start() # prints 2
start() # prints 3

The nonlocal ключевое слово связывает внутреннюю функцию с внешней переменной, явно упомянутой, по сути заключая его. Следовательно, более явно "закрытие".

def nested1(num1): 
    print "nested1 has",num1
    def nested2(num2):
        print "nested2 has",num2,"and it can reach to",num1
        return num1+num2    #num1 referenced for reading here
    return nested2

выдает:

In [17]: my_func=nested1(8)
nested1 has 8

In [21]: my_func(5)
nested2 has 5 and it can reach to 8
Out[21]: 13

Это пример того, что замыкание и как его можно использовать.

Я хотел бы предложить еще одно простое сравнение между python и JS примером, если это поможет сделать вещи яснее.

JS:

function make () {
  var cl = 1;
  function gett () {
    console.log(cl);
  }
  function sett (val) {
    cl = val;
  }
  return [gett, sett]
}

и исполнитель:

a = make(); g = a[0]; s = a[1];
s(2); g(); // 2
s(3); g(); // 3

Python:

def make (): 
  cl = 1
  def gett ():
    print(cl);
  def sett (val):
    cl = val
  return gett, sett

и исполнитель:

g, s = make()
g() #1
s(2); g() #1
s(3); g() #1

причина: как и многие другие, упомянутые выше, в python, если есть назначение во внутренней области переменной с тем же именем, создается новая ссылка во внутренней области. Не так с JS, если вы явно не объявите его с помощью var ключевое слово.