闭包
1.函数引用
deftest1():
print(---intest1func----)
#调用函数
test1()
#引用函数
ret=test1
print(id(ret))
print(id(test1))
#通过引用调用函数
ret()
运行结果:
---intest1func----
---intest1func----
2.什么是闭包
#定义一个函数
deftest(number):
#在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包
deftest_in(number_in):
print(intest_in函数,number_inis%d%number_in)
returnnumber+number_in
#其实这里返回的就是闭包的结果
returntest_in
#给test函数赋值，这个20就是给参数number
ret=test(20)
#注意这里的其实给参数number_in
print(ret())
#注意这里的其实给参数number_in
print(ret())
运行结果：
intest_in函数,number_inis
intest_in函数,number_inis
3.闭包再理解
内部函数对外部函数作用域里变量的引用（非全局变量），则称内部函数为闭包
#closure.py
defcounter(start=0):
count=[start]
defincr():
count[0]+=1
returncount[0]
returnincr
启动python解释器
importcloseure
c1=closeure.counter(5)
print(c1())
6
print(c1())
7
c2=closeure.counter()
print(c2())
print(c2())
nonlocal访问外部函数的局部变量(python3)
defcounter(start=0):
defincr():
nonlocalstart
start+=1
returnstart
returnincr
c1=counter(5)
print(c1())
print(c1())
c2=counter(50)
print(c2())
print(c2())
print(c1())
print(c1())
print(c2())
print(c2())
4.看一个闭包的实际例子：
defline_conf(a,b):
defline(x):
returna*x+b
returnline
line1=line_conf(1,1)
line2=line_conf(4,5)
print(line1(5))
print(line2(5))
这个例子中，函数line与变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y=x+1和y=4x+5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用
如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递，也减少了代码的可移植性。
闭包思考：
1.闭包似优化了变量，原来需要类对象完成的工作，闭包也可以完成
2.由于闭包引用了外部函数的局部变量，则外部函数的局部变量没有及时释放，消耗内存