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python闭包函数 python3 闭包

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闭包与自由变量之前 分析了装饰器python闭包函数的语法，由此可以直接推导出其基本框架 。但为了写出一个功能完整python闭包函数的装饰器，还需要了解一个概念——闭包 。
闭包(closure)，是引用了自由变量的函数 。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外 。
看下面的例子
对f内部的函数g来说 ， 参数a既不是它的参数，也不是它的局部变量，而是它的自由变量 。该自由变量可以
闭包和嵌套函数的概念有所区别 。闭包当然是嵌套函数，但没有引用自由变量的嵌套函数却不是闭包 。
Python 的函数有一个只读属性__closure__ ，存储的就是函数所引用的自由变量 ， 
如果仅仅是嵌套函数，它的__closure__应该是None。
闭包有个重要的特性：内部函数只能引用而不能修改外部函数中定义的自由变量 。试图直接修改只有两种结果，要么运行出错，要么python闭包函数你以为你修改了，实际并没有 。
不能修改不是因为 Python 设计者故意限制，不给它权限，而是外部的自由变量被内部的局部变量覆盖了python闭包函数；被覆盖了也不是闭包独有的特性，从普通函数内部同样也不能直接修改全局变量 。Python 命名空间的查找规则简写为 LEGB，四个字母分别代表 local、enclosed、global 和 build-in，闭包外层函数的命名空间就是 enclosed 。Python 在检索变量时，按照 L - E - G - B 的顺序依次查找，如果在 L 中找到了变量，就不会继续向后查找 。
在示例 1 中，你的本意是修改自由变量number，然而并不能：由于存在对number的赋值语句（number += 1），Python 会认为number是printer的局部变量 ， 可是在局部变量字典中又查找不到它的定义，只好抛出异常 。抛出的异常不是因为不能修改自由变量，而是局部变量还没赋值就被引用了 。
在示例 2 中，Python 成功地在printer内定义了局部变量number ，并覆盖了同名自由变量，你可能以为自己成功修改了print_msg中的number，然而并没有 。
怎么才能修改呢？
一种做法是利用可变类型(mutable)的特性 ， 把变量存放在列表(List)之中 。对可变的列表的修改并不需要对列表本身赋值，number[0] = 3只是修改了列表元素 。虽然列表发生了变化，但引用列表的变量却并没有改变，巧妙地“瞒”过了 Python 。见示例3 。
Python 3 引入了nonlocal关键字，明确告诉解释器：这不是局部变量，要找上外头找去 。在示例 4 中，nonlocal帮助我们实现了所期望的对自由变量的修改 。
其实，在 Python 2 中，用global代替nonlocal ，也能达到类似的效果，但由于全局变量的不易控制 ， 这种做法不被提倡 。
下面的例子很好地展示了自由变量的特点：与引用它的函数一同存在，而想要修改它，得小心谨慎 。
装饰器rate_limit的作用，是限制被装饰的函数每秒内最多被访问max_per_sec次 。为此，需要维护一个变量用以记录上次被调用的时刻，它独立于函数之外，和被修饰的函数一同存在，还能在每次被调用的时候更新 。last_time_called就是这样的变量 。为了正确地更新， last_time_called以列表的形式存在 。如果在 Python 3 中，它也可以直接存为float，只要在内部函数中声明为nonlocal ，也可以达到同样的目的 。
python语言中(1,7,3)的含义)自省就是面向对象的语言所写的程序在运行时,所能知道对象的类型.
也就是运行时能够获得对象的类型.比如type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance()
a = [1,2,3]
b = {'a':1,'b':2,'c':3}
c = True
print(type(a),isinstance(b,dict))

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