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函数返回对象python 函数返回对象 会销毁( 二 )

IT技术变量


filename = "func.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
if __name__ == "__main__":
print foo.call_func(show_filename)#注意：实际发生调用的位置，是在foo.call_func函数中
当我们用python func.py命令执行func.py时输出结果为：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
filename:func.py
很显然show_filename()函数使用的filename变量的值 ， 是在与它相同环境(func.py模块)中定义的那个 。尽管foo.py模块中也定义了同名的filename变量，而且实际调用show_filename的位置也是在foo.py的call_func内部 。
而对于嵌套函数 ， 这一机制则会表现的更加明显：闭包将会捕捉内层函数执行所需的整个环境：
#enclosed.py
import foo
def wrapper():
filename = "enclosed.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
print foo.call_func(show_filename)#输出：filename: enclosed.py
实际上，每一个函数对象，都有一个指向了该函数定义时所在全局名称空间的__globals__属性：
#show_filename inside wrapper
#show_filename.__globals__
{
'__builtins__': module '__builtin__' (built-in),#内建作用域环境
'__file__': 'enclosed.py',
'wrapper': function wrapper at 0x7f84768b6578,#直接外围环境
'__package__': None,
'__name__': '__main__',
'foo': module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc',#全局环境
'__doc__': None
}
当代码执行到show_filename中的return "filename: %s" % filename语句时，解析器按照下面的顺序查找filename变量：
Local - 本地函数(show_filename)内部，通过任何方式赋值的，而且没有被global关键字声明为全局变量的filename变量；
Enclosing - 直接外围空间(上层函数wrapper)的本地作用域，查找filename变量(如果有多层嵌套，则由内而外逐层查找，直至最外层的函数)；
Global - 全局空间(模块enclosed.py)，在模块顶层赋值的filename变量；
Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找filename变量；
在任何一层先找到了符合要求的filename变量 ， 则不再向更外层查找 。如果直到Builtin层仍然没有找到符合要求的变量，则抛出NameError异常 。这就是变量名解析的：LEGB法则 。
总结：
闭包最重要的使用价值在于：封存函数执行的上下文环境；
闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中 ， 也遵循LEGB规则逐层查找，直至找到符合要求的变量，或者抛出异常 。
5. 装饰器语法糖(syntax sugar)
那么闭包和装饰器又有什么关系呢？
上文提到闭包的重要特性：封存上下文，这一特性可以巧妙的被用于现有函数的包装，从而为现有函数更加功能 。而这就是装饰器 。
还是举个例子，代码如下：
#alist = [1, 2, 3, ..., 100]-- 1+2+3+...+100 = 5050
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
我们定义了一个函数lazy_sum，作用是对alist中的所有元素求和后返回 。alist假设为1到100的整数列表：
alist = range(1, 101)
但是出于某种原因 ， 我并不想马上返回计算结果，而是在之后的某个地方，通过显示的调用输出结果 。于是我用一个wrapper函数对其进行包装：
def wrapper():
alist = range(1, 101)
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x+y, alist)
return lazy_sum
lazy_sum = wrapper()#wrapper() 返回的是lazy_sum函数对象
if __name__== "__main__":
lazy_sum()#5050
这是一个典型的Lazy Evaluation的例子 。我们知道，一般情况下，局部变量在函数返回时，就会被垃圾回收器回收 ， 而不能再被使用 。但是这里的alist却没有，它随着lazy_sum函数对象的返回被一并返回了(这个说法不准确 ， 实际是包含在了lazy_sum的执行环境中，通过__globals__) ， 从而延长了生命周期 。

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