你能解释一下闭包（因为它们与 Python 有关）吗？

这很简单：一个函数，它引用包含范围中的变量，可能是在控制流离开该范围之后。最后一点非常有用：

>>> def makeConstantAdder(x):
...     constant = x
...     def adder(y):
...         return y + constant
...     return adder
... 
>>> f = makeConstantAdder(12)
>>> f(3)
15
>>> g = makeConstantAdder(4)
>>> g(3)
7

请注意，12 和 4 分别在 f 和 g 中“消失”了，这个特征使 f 和 g 成为正确的闭包。

我从未听说过在解释什么是闭包的相同上下文中使用事务，而且这里实际上没有任何事务语义。

它之所以被称为闭包，是因为它“闭合”了外部变量（常量）——也就是说，它不仅仅是一个函数，而且是创建函数的环境的外壳。

在下面的示例中，在更改 x 后调用闭包 g 也会更改 g 中 x 的值，因为 g 在 x 上闭合：

x = 0

def f():
    def g(): 
        return x * 2
    return g


closure = f()
print(closure()) # 0
x = 2
print(closure()) # 4

我喜欢这个粗略、简洁的定义：

可以引用不再处于活动状态的环境的函数。

我会补充

闭包允许您将变量绑定到函数中，而无需将它们作为参数传递。

接受参数的装饰器是闭包的常见用途。闭包是这种“函数工厂”的常见实现机制。我经常选择在策略模式中使用闭包，当策略在运行时被数据修改时。

在允许匿名块定义的语言中（例如，Ruby，C#），闭包可用于实现（相当于）新颖的新控制结构。缺乏匿名块是 Python 中闭包的局限性之一。

老实说，我非常了解闭包，只是我从来都不清楚“闭包”到底是什么，以及什么是“闭包”。我建议你放弃寻找术语选择背后的任何逻辑。

无论如何，这是我的解释：

def foo():
   x = 3
   def bar():
      print x
   x = 5
   return bar

bar = foo()
bar()   # print 5

这里的一个关键思想是，从 foo 返回的函数对象保留了对本地变量 'x' 的钩子，即使 'x' 已经超出了范围并且应该失效。这个钩子是 var 本身，而不仅仅是 var 当时的值，所以当调用 bar 时，它打印的是 5，而不是 3。

还要明确的是，Python 2.x 的闭包有限：我无法修改“bar”中的“x”，因为编写“x = bla”会在 bar 中声明一个本地“x”，而不是分配给 foo 的“x”。这是 Python 的 assignment=declaration 的副作用。为了解决这个问题，Python 3.0 引入了 nonlocal 关键字：

def foo():
   x = 3
   def bar():
      print x
   def ack():
      nonlocal x
      x = 7
   x = 5
   return (bar, ack)

bar, ack = foo()
ack()   # modify x of the call to foo
bar()   # print 7

我所见过的关于闭合的最好解释是解释机制。事情是这样的：

将您的程序堆栈想象成一个退化树，其中每个节点只有一个子节点，而单个叶节点是当前正在执行的过程的上下文。

现在放宽每个节点只能有一个子节点的约束。

如果这样做，则可以有一个构造（“yield”），它可以在不丢弃本地上下文的情况下从过程返回（即，当您返回时，它不会将其从堆栈中弹出）。下次调用该过程时，调用将拾取旧的堆栈（树）帧，并从中断的位置继续执行。

关闭关闭

对象是带有方法的数据 附加，闭包是具有 附加数据。

def make_counter():
    i = 0
    def counter(): # counter() is a closure
        nonlocal i
        i += 1
        return i
    return counter

c1 = make_counter()
c2 = make_counter()

print (c1(), c1(), c2(), c2())
# -> 1 2 1 2

下面是闭包的典型用例 - GUI 元素的回调（这将是子类化按钮类的替代方法）。例如，您可以构造一个函数，该函数将响应按钮按下而调用，并在父作用域中处理单击所需的相关变量上“关闭”。这样，你就可以从同一个初始化函数连接相当复杂的接口，将所有依赖项构建到闭包中。

对我来说，“闭包”是能够记住它们被创建的环境的函数。此功能允许您在闭包内使用变量或方法，否则您将无法使用，因为它们不再存在，或者由于范围而无法访问。让我们看看 ruby 中的这段代码：

def makefunction (x)
  def multiply (a,b)
    puts a*b
  end
  return lambda {|n| multiply(n,x)} # => returning a closure
end

func = makefunction(2) # => we capture the closure
func.call(6)    # => Result equal "12"  

即使“乘法”方法和“x”变量都不再存在，它也能工作。都是因为闭合能力要记住。

在 Python 中，闭包是函数的实例，其变量不可变地绑定到它。

事实上，数据模型在对函数属性的描述中解释了这一点：__closure__

无或包含函数自由变量绑定的单元格元组。只读

为了证明这一点，请执行以下操作：

def enclosure(foo):
    def closure(bar):
        print(foo, bar)
    return closure

closure_instance = enclosure('foo')

显然，我们知道我们现在有一个从变量名称指向的函数。从表面上看，如果我们用一个对象来调用它，它应该打印字符串，以及字符串表示的任何内容。closure_instancebar'foo'bar

事实上，字符串 'foo' 绑定到函数的实例，我们可以在这里直接读取它，通过访问属性元组中第一个（也是唯一一个）单元格的属性：cell_contents__closure__

>>> closure_instance.__closure__[0].cell_contents
'foo'

顺便说一句，C API 文档中描述了单元对象：

“Cell”对象用于实现多个引用的变量 范围

我们可以演示闭包的用法，注意它卡在函数中并且不会改变：'foo'

>>> closure_instance('bar')
foo bar
>>> closure_instance('baz')
foo baz
>>> closure_instance('quux')
foo quux

没有什么可以改变它：

>>> closure_instance.__closure__ = None
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: readonly attribute

分部函数

给出的示例使用闭包作为部分函数，但如果这是我们唯一的目标，则可以使用相同的目标来实现functools.partial

>>> from __future__ import print_function # use this if you're in Python 2.
>>> partial_function = functools.partial(print, 'foo')
>>> partial_function('bar')
foo bar
>>> partial_function('baz')
foo baz
>>> partial_function('quux')
foo quux

还有一些更复杂的闭包不适合部分函数示例，如果时间允许，我将进一步演示它们。

下面是 Python3 闭包的示例

def closure(x):
    def counter():
        nonlocal x
        x += 1
        return x
    return counter;

counter1 = closure(100);
counter2 = closure(200);

print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 2 " + str(counter2()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 1 " + str(counter1()))
print("i from closure 2 " + str(counter2()))

# result

i from closure 1 101
i from closure 1 102
i from closure 2 201
i from closure 1 103
i from closure 1 104
i from closure 1 105
i from closure 2 202

# A Closure is a function object that remembers values in enclosing scopes even if they are not present in memory.

# Defining a closure

# This is an outer function.
def outer_function(message):
    # This is an inner nested function.
    def inner_function():
        print(message)
    return inner_function

# Now lets call the outer function and return value bound to name 'temp'
temp = outer_function("Hello")
# On calling temp, 'message' will be still be remembered although we had finished executing outer_function()
temp()
# Technique by which some data('message') that remembers values in enclosing scopes 
# even if they are not present in memory is called closures

# Output: Hello

关闭需要满足的标准是：

1. 我们必须有嵌套函数。
2. 嵌套函数必须引用封闭函数中定义的值。
3. Enclosing 函数必须返回嵌套函数。

---

# Example 2
def make_multiplier_of(n): # Outer function
    def multiplier(x): # Inner nested function
        return x * n
    return multiplier
# Multiplier of 3
times3 = make_multiplier_of(3)
# Multiplier of 5
times5 = make_multiplier_of(5)
print(times5(3)) # 15
print(times3(2)) #  6

我们都在 python 中使用过装饰器。它们是展示 python 中什么是闭包函数的好例子。

class Test():
    def decorator(func):
        def wrapper(*args):
            b = args[1] + 5
            return func(b)
        return wrapper

@decorator
def foo(val):
    print val + 2

obj = Test()
obj.foo(5)

这里的最终值是 12

在这里，包装函数能够访问 func 对象，因为包装器是“词法闭包”，它可以访问它的父属性。 这就是为什么它能够访问 func 对象的原因。

我想分享我的例子和关于闭包的解释。我做了一个 python 示例，以及两个图来演示堆栈状态。

def maker(a, b, n):
    margin_top = 2
    padding = 4
    def message(msg):
        print('\n’ * margin_top, a * n, 
            ' ‘ * padding, msg, ' ‘ * padding, b * n)
    return message

f = maker('*', '#', 5)
g = maker('', '♥’, 3)
…
f('hello')
g(‘good bye!')

此代码的输出如下所示：

*****      hello      #####

      good bye!    ♥♥♥

下面是两个图，分别显示堆栈和附加到函数对象的闭包。

当函数从 Maker 返回时

稍后调用函数时

当通过参数或非局部变量调用函数时，代码需要局部变量绑定，例如 margin_top、填充以及 a、b、n。为了确保函数代码正常工作，应该可以访问很久以前消失的 maker 函数的堆栈帧，该帧与“message”的函数对象一起备份在闭包中。