为了Python的自学党们，黑马真的是拼了！我们不仅有“人工智能+Python学习路线图”，还根据以往的经验，总结出学习Python中遇到的技术问题，想详细了解，从此贴开始吧！！！

python中什么是闭包？

*Python中的闭包不是一个一说就能明白的概念，但是随着你往学习的深入，无论如何你都需要去了解这么一个东西。

闭包的概念

我们尝试从概念上去理解一下闭包。

在一些语言中，在函数中可以（嵌套）定义另一个函数时，如果内部的函数引用了外部的函数的变量，则可能产生闭包。闭包可以用来在一个函数与一组“私有”变量之间创建关联关系。在给定函数被多次调用的过程中，这些私有变量能够保持其持久性。

—— 维基百科

用比较容易懂的人话说，就是当某个函数被当成对象返回时，夹带了外部变量，就形成了一个闭包。看例子。

def make_printer(msg):

   def printer():

       print msg  # 夹带私货（外部变量）

   return printer  # 返回的是函数，带私货的函数

printer = make_printer('Foo!')

printer()

支持将函数当成对象使用的编程语言，一般都支持闭包。比如Python, JavaScript。

如何理解闭包

闭包存在有什么意义呢？为什么需要闭包？

我个人认为，闭包存在的意义就是它夹带了外部变量（私货），如果它不夹带私货，它和普通的函数就没有任何区别。同一个的函数夹带了不同的私货，就实现了不同的功能。其实你也可以这么理解，闭包和面向接口编程的概念很像，可以把闭包理解成轻量级的接口封装。

接口定义了一套对方法签名的约束规则。

def tag(tag_name):

   def add_tag(content):

       return "<{0}>{1}</{0}>".format(tag_name, content)

   return add_tag

content = 'Hello'

add_tag = tag('a')print add_tag(content)#<a>Hello</a>

add_tag = tag('b')print add_tag(content)#<b>Hello</b>

在这个例子里，我们想要一个给content加tag的功能，但是具体的tag_name是什么样子的要根据实际需求来定，对外部调用的接口已经确定，就是add_tag(content)。如果按照面向接口方式实现，我们会先把add_tag写成接口，指定其参数和返回类型，然后分别去实现a和b的add_tag。

但是在闭包的概念中，add_tag就是一个函数，它需要tag_name和content两个参数，只不过tag_name这个参数是打包带走的。所以一开始时就可以告诉我怎么打包，然后带走就行。

上面的例子不太生动，其实在我们生活和工作中，闭包的概念也很常见。比如说手机拨号，你只关心电话打给谁，而不会去纠结每个品牌的手机是怎么实现的，用到了哪些模块。再比如去餐馆吃饭，你只要付钱就可以享受到服务，你并不知道那桌饭菜用了多少地沟油。这些都可以看成闭包，返回来的是一些功能或者服务（打电话，用餐），但是这些功能使用了外部变量（天线，地沟油等等）。

你也可以把一个类实例看成闭包，当你在构造这个类时，使用了不同的参数，这些参数就是闭包里的包，这个类对外提供的方法就是闭包的功能。但是类远远大于闭包，因为闭包只是一个可以执行的函数，但是类实例则有可能提供很多方法。

何时使用闭包

其实闭包在Python中很常见，只不过你没特别注意这就是一个闭包。比如Python中的装饰器Decorator，假如你需要写一个带参数的装饰器，那么一般都会生成闭包。

为什么？因为Python的装饰器是一个固定的函数接口形式。它要求你的装饰器函数（或装饰器类）必须接受一个函数并返回一个函数：

# how to definedef wrapper(func1):  # 接受一个callable对象

    return func2 # 返回一个对象，一般为函数

    #how to usedef target_func(args): # 目标函数

   pass# 调用方式一，直接包裹

result = wrapper(target_func)(args)

# 调用方式二，使用@语法，等同于方式一@wrapperdef target_func(args):

   pass

result = target_func()

那么如果你的装饰器如果带参数呢？那么你就需要在原来的装饰器上再包一层，用于接收这些参数。这些参数（私货）传递到内层的装饰器里后，闭包就形成了。所以说当你的装饰器需要自定义参数时，一般都会形成闭包。（类装饰器例外）

def html_tags(tag_name):

   def wrapper_(func):

       def wrapper(*args, **kwargs):

           content = func(*args, **kwargs)

           return "<{tag}>{content}</{tag}>".format(tag=tag_name,content=content)

       return wrapper

   return wrapper_

@html_tags('b')def hello(name='Toby'):

   return 'Hello {}!'.format(name)

# 不用@的写法如下# hello = html_tag('b')(hello)# html_tag('b') 是一个闭包，它接受一个函数，并返回一个函数print hello()  # <b>Hello Toby!</b>printhello('world')  # <b>Helloworld!</b>

关于装饰器的更深入剖析，可以看我写的另外一篇博客。

再深入一点

其实也不必太深入，理解这上面的概念，很多看起来头疼的代码也不过如此。

下面让我们来了解一下闭包的包到底长什么样子。其实闭包函数相对与普通函数会多出一个__closure__的属性，里面定义了一个元组用于存放所有的cell对象，每个cell对象一一保存了这个闭包中所有的外部变量。

>>> def make_printer(msg1, msg2):

   def printer():

       print msg1, msg2

   return printer>>> printer = make_printer('Foo', 'Bar')  # 形成闭包>>> printer.__closure__  # 返回cell元组

(<cell at 0x03A10930: str object at0x039DA218>, <cell at 0x03A10910: str object at 0x039DA488>)

>>> printer.__closure__[0].cell_contents  # 第一个外部变量'Foo'>>> printer.__closure__[1].cell_contents  # 第二个外部变量'Bar'

（文章来自网络）

你想要的传送门：

1、Python基础中继承与派生

2、Python中什么是闭包

3、Python中什么是迭代

4、Python中什么是生成器

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python中什么是闭包？

*Python中的闭包不是一个一说就能明白的概念，但是随着你往学习的深入，无论如何你都需要去了解这么一个东西。

闭包的概念

我们尝试从概念上去理解一下闭包。

在一些语言中，在函数中可以（嵌套）定义另一个函数时，如果内部的函数引用了外部的函数的变量，则可能产生闭包。闭包可以用来在一个函数与一组“私有”变量之间创建关联关系。在给定函数被多次调用的过程中，这些私有变量能够保持其持久性。

—— 维基百科

用比较容易懂的人话说，就是当某个函数被当成对象返回时，夹带了外部变量，就形成了一个闭包。看例子。

def make_printer(msg):

   def printer():

       print msg  # 夹带私货（外部变量）

   return printer  # 返回的是函数，带私货的函数

printer = make_printer('Foo!')

printer()

支持将函数当成对象使用的编程语言，一般都支持闭包。比如Python, JavaScript。

如何理解闭包

闭包存在有什么意义呢？为什么需要闭包？

我个人认为，闭包存在的意义就是它夹带了外部变量（私货），如果它不夹带私货，它和普通的函数就没有任何区别。同一个的函数夹带了不同的私货，就实现了不同的功能。其实你也可以这么理解，闭包和面向接口编程的概念很像，可以把闭包理解成轻量级的接口封装。

接口定义了一套对方法签名的约束规则。

def tag(tag_name):

   def add_tag(content):

       return "<{0}>{1}</{0}>".format(tag_name, content)

   return add_tag

content = 'Hello'

add_tag = tag('a')print add_tag(content)#<a>Hello</a>

add_tag = tag('b')print add_tag(content)#<b>Hello</b>

在这个例子里，我们想要一个给content加tag的功能，但是具体的tag_name是什么样子的要根据实际需求来定，对外部调用的接口已经确定，就是add_tag(content)。如果按照面向接口方式实现，我们会先把add_tag写成接口，指定其参数和返回类型，然后分别去实现a和b的add_tag。

但是在闭包的概念中，add_tag就是一个函数，它需要tag_name和content两个参数，只不过tag_name这个参数是打包带走的。所以一开始时就可以告诉我怎么打包，然后带走就行。

上面的例子不太生动，其实在我们生活和工作中，闭包的概念也很常见。比如说手机拨号，你只关心电话打给谁，而不会去纠结每个品牌的手机是怎么实现的，用到了哪些模块。再比如去餐馆吃饭，你只要付钱就可以享受到服务，你并不知道那桌饭菜用了多少地沟油。这些都可以看成闭包，返回来的是一些功能或者服务（打电话，用餐），但是这些功能使用了外部变量（天线，地沟油等等）。

你也可以把一个类实例看成闭包，当你在构造这个类时，使用了不同的参数，这些参数就是闭包里的包，这个类对外提供的方法就是闭包的功能。但是类远远大于闭包，因为闭包只是一个可以执行的函数，但是类实例则有可能提供很多方法。

何时使用闭包

其实闭包在Python中很常见，只不过你没特别注意这就是一个闭包。比如Python中的装饰器Decorator，假如你需要写一个带参数的装饰器，那么一般都会生成闭包。

为什么？因为Python的装饰器是一个固定的函数接口形式。它要求你的装饰器函数（或装饰器类）必须接受一个函数并返回一个函数：

# how to definedef wrapper(func1):  # 接受一个callable对象

    return func2 # 返回一个对象，一般为函数

    #how to usedef target_func(args): # 目标函数

   pass# 调用方式一，直接包裹

result = wrapper(target_func)(args)

# 调用方式二，使用@语法，等同于方式一@wrapperdef target_func(args):

   pass

result = target_func()

那么如果你的装饰器如果带参数呢？那么你就需要在原来的装饰器上再包一层，用于接收这些参数。这些参数（私货）传递到内层的装饰器里后，闭包就形成了。所以说当你的装饰器需要自定义参数时，一般都会形成闭包。（类装饰器例外）

def html_tags(tag_name):

   def wrapper_(func):

       def wrapper(*args, **kwargs):

           content = func(*args, **kwargs)

           return "<{tag}>{content}</{tag}>".format(tag=tag_name,content=content)

       return wrapper

   return wrapper_

@html_tags('b')def hello(name='Toby'):

   return 'Hello {}!'.format(name)

# 不用@的写法如下# hello = html_tag('b')(hello)# html_tag('b') 是一个闭包，它接受一个函数，并返回一个函数print hello()  # <b>Hello Toby!</b>printhello('world')  # <b>Helloworld!</b>

关于装饰器的更深入剖析，可以看我写的另外一篇博客。

再深入一点

其实也不必太深入，理解这上面的概念，很多看起来头疼的代码也不过如此。

下面让我们来了解一下闭包的包到底长什么样子。其实闭包函数相对与普通函数会多出一个__closure__的属性，里面定义了一个元组用于存放所有的cell对象，每个cell对象一一保存了这个闭包中所有的外部变量。

>>> def make_printer(msg1, msg2):

   def printer():

       print msg1, msg2

   return printer>>> printer = make_printer('Foo', 'Bar')  # 形成闭包>>> printer.__closure__  # 返回cell元组

(<cell at 0x03A10930: str object at0x039DA218>, <cell at 0x03A10910: str object at 0x039DA488>)

>>> printer.__closure__[0].cell_contents  # 第一个外部变量'Foo'>>> printer.__closure__[1].cell_contents  # 第二个外部变量'Bar'

（文章来自网络）

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