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Python闭包：用函数保存内部状态的入门指南
09/06
本文详细讲解Python闭包的核心概念与实战用法，通过5个典型场景演示如何利用嵌套函数保存状态，并对比闭包与类的异同，帮助初学者快速掌握这一重要特性。
闭包（Closure）是Python中优雅保存状态的工具。当函数需要"记住"某些信息时，闭包比全局变量更安全，比类更轻量。本文将用实际案例带你理解闭包的工作原理。
什么是闭包？
闭包是满足以下条件的函数：
1. 包含嵌套函数
2. 内部函数引用外部变量（自由变量）
3. 外部函数返回内部函数
python
def outer(msg): # 外部函数
def inner(): # 内部函数
print(msg) # 引用外部变量
return inner # 返回内部函数
closure = outer("状态已保存")
closure() # 输出：状态已保存
闭包的核心价值
- 状态持久化：比全局变量更安全，避免命名冲突
- 实现数据隐藏：类似面向对象的私有变量
- 延迟执行：先配置后运行，常见于装饰器
5个实战案例
1. 计数器生成器
python
def counter(start=0):
count = start
def increment():
nonlocal count # 声明非局部变量
count += 1
return count
return increment
c = counter(10)
print(c(), c(), c()) # 输出：11 12 13
2. 个性化问候语
python
def greet_factory(greeting):
def greet(name):
return f"{greeting}, {name}!"
return greet
morninggreet = greetfactory("Good morning")
print(morning_greet("Alice")) # 输出：Good morning, Alice!
3. 缓存计算结果
python
def cached(func):
cache = {}
def wrapper(n):
if n not in cache:
cache[n] = func(n)
return cache[n]
return wrapper
@cached
def factorial(n):
return 1 if n <= 1 else n * factorial(n-1)
4. 函数参数预配置
python
def power(exponent):
def apply(base):
return base ** exponent
return apply
square = power(2)
cube = power(3)
print(square(5)) # 25
print(cube(5)) # 125
5. 状态机实现
python
def traffic_light():
color = "red"
def change():
nonlocal color
color = "green" if color == "red" else "yellow" if color == "green" else "red"
return color
def current():
return color
return change, current
change, current = traffic_light()
print(current()) # red
change()
print(current()) # green
闭包与类的选择
当需要：
- 少量方法（通常1-2个）
- 简单状态管理
- 轻量级解决方案
优先考虑闭包。反之，当需要：
- 多个方法
- 复杂继承关系
- 明确的接口定义
则应使用类。
常见误区
- 忘记nonlocal声明：修改外部变量需显式声明
循环变量陷阱：lambda循环中变量会捕获最终值python
错误示范
funcs = [lambda: i for i in range(3)]
print([f() for f in funcs]) # 输出[2,2,2]而非[0,1,2]
正确做法
funcs = [lambda i=i: i for i in range(3)]
内存泄漏：长期存在的闭包可能阻止垃圾回收
最佳实践
- 为闭包添加
__doc__说明 - 避免修改外部变量（设计为不可变更安全）
- 复杂场景考虑使用
functools.partial
闭包是Python函数式编程的重要基石，掌握它不仅能写出更优雅的代码，也是理解装饰器等高级特性的必经之路。建议从简单计数器开始实践，逐步尝试更复杂的应用场景。
