Что такое замыкание python
5 важных аспектов замыканий в Python
Замыкания не являются уникальным явлением Python и встречаются во многих других языках. При этом несмотря на то, что большинство начинающих разработчиков об этой концепции слышали, они не знают, что конкретно они из себя представляют и как используются. В данной статье я подчеркну наиболее важную информацию о замыканиях в Python, чтобы упростить для вас их освоение.
1. Внутренние и внешние функции
Как я уже отмечал, замыкания есть во многих языках программирования, а в Википедии им дано следующее определение:
“В языках программирования замыкание, также называемое лексическим замыканием или функциональным замыканием, представляет технику, используемую для реализации привязки имен, ограниченных лексическим контекстом, в языке с полноправными функциями”.
Это определение для многих покажется слишком техническим и не относится конкретно к Python. Чтобы помочь вам понять этот принцип, я выражу его более просто: замыкание — это внутренняя функция, создаваемая во внешней функции и использующая ее переменные. Она возвращается внешней функцией в виде ее выходного значения. Не слишком технически? Думаю, слишком. Лучше всего показать на примере. Начнем со следующего фрагмента кода.
Multiplier creator:
В этом коде double multiplier и triple_multiplier представляют два замыкания, так как соответствуют их определению:
Привязка нелокальных переменных является, пожалуй, наиболее мутной частью темы замыканий. Именно этот процесс мы и разберем далее.
2. Локальные и нелокальные переменные
При работе с функциями мы знаем, что внутри них можно использовать любые передаваемые параметры, которые называются локальными переменными. По существу, функция формирует локальную область видимости, ограничивающую доступ к ее переменным.
Помимо отличия между локальными и нелокальными переменными, некоторые из вас могли слышать о глобальных переменных, которые определяются на уровне модуля. В этом случае обычно фигурируют такие термины, как глобальная и встроенная области.
Как вы могли заметить, то с позиции внутренней функции мы называем процесс обращения к локальным переменным внешней функции привязкой нелокальных переменных. Использование слова “привязка” в этом случае примечательно. Что конкретно оно значит? Разберем это далее.
3. Привязка нелокальных переменных
Привязка нелокальных переменных в ряде других языков называется захватом нелокальных переменных, что передает характеристику замыканий. Можно просто представить себе этот процесс как “владение” используемыми нелокальными переменными внутренней функцией. Рассмотрим это на примере:
Причина в том, что замыкания уже установили привязку нелокальной переменной, которую используют. Иначе говоря, у них есть копия этой привязанной переменной. Чтобы пронаблюдать эту особенность, рассмотрим несколько специальных проверочных функций:
__code__.co_freevars позволяет проверить имя привязки нелокальной переменной для замыканий, а __closure__[0].cell_contents уточняет значение привязанной нелокальной переменной. Вам не обязательно знать подробности этих функций, так как они являются просто внутренними реализациями.
Эту информацию важно знать, потому что замыкания получают собственные копии нелокальных переменных путем привязки, что позволяет им продолжать работать даже после удаления внешней функции.
4. Ключевое слово Nonlocal и исключение Unboundlocalerror
5. Почему замыкания?
Мы рассмотрели, чем являются замыкания, но вас может заинтересовать, зачем вообще они нужны? Одно из наиболее распространенных применений состоит в создании функций-декораторов. Несмотря на то, что замыкания вы можете и не знать, я уверен, что о декораторах вы слышали наверняка. В Python декораторы — это функции, которые изменяют поведение других функций, не влияя на их алгоритмы.
Функция simple_logger является декоратором, использование которого подразумевает наличие перед именем символа @ и размещение самого его над декорируемой функцией. При вызове функции hello_world произойдет следующее:
Суть в том, что декорированная функция по факту является замыканием. В процессе декорации внутренне происходит два этапа:
Чтобы убедиться в том, что hello_world действительно является замыканием, можно снова выполнить проверку:
Заключение
В этой статье мы рассмотрели пять наиболее важных аспектов замыканий. Вот их краткий обзор:
Что такое замыкание? Как сделать это в Python?
Во-первых, Вложенная Функция это функция, определенная внутри другой функции. Очень важно отметить, что вложенные функции могут обращаться к переменным вмещающей области. Тем не менее, по крайней мере в Python, они доступны только для чтения. Однако с этими переменными можно явно использовать ключевое слово «nonlocal», чтобы изменить их.
Вариант хорошо работает, так как функция «data_transmitter» может получить доступ к «сообщению». Чтобы продемонстрировать использование нелокального ключевого слова, рассмотрите следующее
Без нелокального ключевого слова результат будет «3 9», однако при его использовании мы получим «3 3», то есть значение переменной «number» будет изменено.
Теперь давайте вернемся к объекту функции, а не к вызову вложенной функции. (Помните, что даже функции являются объектами. (Это Python.))
И мы вызываем функцию следующим образом:
Несмотря на то, что выполнение функции «trans_to_space ()» было завершено, сообщение было скорее вчего сохранено. Эта техника, с помощью которой данные прикрепляются к некоторому коду даже после завершения тех других исходных функций, называется в Python замыканиями.
ПРЕИМУЩЕСТВО: Замыкания могут избежать использования глобальных переменных и предоставляют некоторую форму сокрытия данных (например, когда в классе мало методов, используйте вместо этого замыкания).
Кроме того, Декораторы в Python широко используют замыкания.
Упражнение
Сделайте вложенный цикл и замыкание Python, чтобы сделать функции для получения нескольких функций умножения с использованием замыканий. То есть, используя замыкания, можно создавать функции для создания функций multiply_with_5 () или multiply_with_4 () с использованием замыканий.
Научим основам Python и Data Science на практике
Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.
Изучаем продвинутые возможности Python, часть 2: замыкания, декораторы, модуль functools
В первой части серии публикаций о продвинутых возможностях Python мы познакомились с итераторами, генераторами и модулем itertools. В сегодняшней публикации речь пойдёт о замыканиях, декораторах и модуле functools.
Декораторы
Декоратор — паттерн проектирования, при использовании которого класс или функция изменяет или дополняет функциональность другого класса или функции без использования наследования или прямого изменения исходного кода. В Python декораторы представляют собой функции или любые вызываемые объекты, которые принимают на вход набор необязательных аргументов и функцию или класс и возвращают функцию или класс. Их можно использовать для реализации паттерна проектирования декоратора или для решения других задач. Декораторы классов появились в Python 2.6.
Кстати, если вы не знакомы с замыканиями Python, прежде чем читать дальше ознакомьтесь с дополнением о замыканиях в конце этой статьи. Концепцию декораторов сложно понять, если вы не знакомы с замыканиями.
Также обратите внимание, как имя возвращаемой функции заменяется именем оригинальной функции в случае, если оно используется позже. Python не делает этого по умолчанию.
Декораторы класса
В предыдущем разделе мы рассмотрели декораторы функций и некоторые необычные способы их применения. Теперь давайте рассмотрим декораторы классов. В данном случае декоратор принимает на вход класс (объект с типом type в Python) и возвращает модифицированный класс.
Теперь можно написать декоратор класса.
Вот как он будет использоваться. Обратите внимание, как здесь обрабатываются переопределённые методы и наследование.
Несколько примеров из Flask
Рассмотрим несколько интересных примеров использования декораторов в Flask.
Представьте, что хотите, чтобы некоторые функции выводили предупреждающие сообщения, если они вызываются при определённых обстоятельствах в режиме отладки. Вместо того, чтобы вручную добавлять код в начало каждой функции, можно использовать декоратор. Это то, что делает декоратор, который можно найти в файле app.py Flask.
Дополнительное чтение
Много информации о декораторах вы найдёте на официальной вики-странице Python. Также можно посмотреть замечательное видео Дэвида Безли о метапрограммировании в Python 3.
Приложение: замыкания
Ещё один пример, более сложный. Убедитесь, что понимаете, почему код работает именно так.
Адаптированный перевод статьи A Study of Python’s More Advanced Features Part II: Closures, Decorators and functools by Sahand Saba. Мнение автора оригинальной публикации может не совпадать с мнением администрации «Хекслета».
5 важных аспектов замыканий в Python
Sep 15 · 6 min read
Замыкания не являются уникальным явлением Python и встречаются во многих других языках. При этом несмотря на то, что большинство начинающих разработчиков об этой концепции слышали, они не знают, что конкретно они из себя представляют и как используются. В данной статье я подчеркну наиболее важную информацию о замыканиях в Python, чтобы упростить для вас их освоение.
1. Внутренние и внешние функции
Как я уже отмечал, замыкания есть во многих языках программирования, а в Википедии им дано следующее определение:
Это определение для многих п о кажется слишком техническим и не относится конкретно к Python. Чтобы помочь вам понять этот принцип, я выражу его более просто: замыкание — это внутренняя функция, создаваемая во внешней функции и использующая ее переменные. Она возвращается внешней функцией в виде ее выходного значения. Не слишком технически? Думаю, слишком. Лучше всего показать на примере. Начнем со следующего фрагмента кода.
В этом коде double multiplier и triple_multiplier представляют два замыкания, так как соответствуют их определению:
Привязка нелокальных переменных является, пожалуй, наиболее мутной частью темы замыканий. Именно этот процесс мы и разберем далее.
2. Локальные и нелокальные переменные
При работе с функциями мы знаем, что внутри них можно использовать любые передаваемые параметры, которые называются локальными переменными. По существу, функция формирует локальную область видимости, ограничивающую доступ к ее переменным.
Помимо отличия между локальными и нелокальными переменными, некоторые из вас могли слышать о глобальных переменных, которые определяются на уровне модуля. В этом случае обычно фигурируют такие термины, как глобальная и встроенная области.
Как вы могли заметить, то с позиции внутренней функции мы называем процесс обращения к локальным переменным внешней функции привязкой нелокальных переменных. Использование слова “привязка” в этом случае примечательно. Что конкретно оно значит? Разберем это далее.
3. Привязка нелокальных переменных
Привязка нелокальных переменных в ряде других языков называется захватом нелокальных переменных, что передает характеристику замыканий. Можно просто представить себе этот процесс как “владение” используемыми нелокальными переменными внутренней функцией. Рассмотрим это на примере:
Причина в том, что замыкания уже установили привязку нелокальной переменной, которую используют. Иначе говоря, у них есть копия этой привязанной переменной. Чтобы пронаблюдать эту особенность, рассмотрим несколько специальных проверочных функций:
__code__.co_freevars позволяет проверить имя привязки нелокальной переменной для замыканий, а __closure__[0].cell_contents уточняет значение привязанной нелокальной переменной. Вам не обязательно знать подробности этих функций, так как они являются просто внутренними реализациями.
Эту информацию важно знать, потому что замыкания получают собственные копии нелокальных переменных путем привязки, что позволяет им продолжать работать даже после удаления внешней функции.
4. Ключевое слово Nonlocal и исключение Unboundlocalerror
5. Почему замыкания?
Мы рассмотрели, чем являются замыкания, но вас может заинтересовать, зачем вообще они нужны? Одно из наиболее распространенных применений состоит в создании функций-декораторов. Несмотря на то, что замыкания вы можете и не знать, я уверен, что о декораторах вы слышали наверняка. В Python декораторы — это функции, которые изменяют поведение других функций, не влияя на их алгоритмы.
Функция simple_logger является декоратором, использование которого подразумевает наличие перед именем символа @ и размещение самого его над декорируемой функцией. При вызове функции hello_world произойдет следующее:
Суть в том, что декорированная функция по факту является замыканием. В процессе декорации внутренне происходит два этапа:
Чтобы убедиться в том, что hello_world действительно является замыканием, можно снова выполнить проверку:
Заключение
В этой статье мы рассмотрели пять наиболее важных аспектов замыканий. Вот их краткий обзор:
Декораторы функций и замыкания
Сегодня мы поговорим с вами о декораторах функций.
Декоратор в Python – это функция, которая в качестве аргумента принимает другую функцию и расширяет ее функционал без изменения последней.
Давайте рассмотрим на примере, как определяются и используются декораторы. На одном из прошлых занятий мы с вами программировали алгоритм Евклида для поиска НОД двух натуральных чисел a и b. И в случае вычитаний, он выглядел так:
Далее, мы хотим создать тест для проверки скорости работы этой функции. Реализуем этот тест в виде декоратора. Это будет выглядеть так:
и вначале файла подключим:
Смотрите, здесь внутри функции testTime (нашего декоратора) объявлена еще одна функция wrapper (обертка), внутри которой уже и происходит вызов некой функции fn. Далее замеряется время ее работы и информация выводится в консоль. И в конце сам декоратор возвращает ссылку на функцию wrapper.
Почему все реализовано именно так? Здесь вот эта вложенная функция как раз и расширяет функционал для fn, не меняя ее саму. А благодаря вот этому оператору return мы имеем возможность вызывать эту обертку (wrapper) так:
То есть, декоратор testTime возвращает ссылку на wrapper, который в свою очередь будет вызывать getNOD и определять время выполнения именно этой функции при заданных аргументах.
Видите, как это красиво выглядит! Конечно, мы могли бы записать декоратор и без wrapper:
Но это дает меньше гибкости в дальнейшем, в частности, при его вызове нам каждый раз нужно будет указывать функцию:
Первый вариант выглядит гораздо естественнее. Там мы имеем возможность создавать новое имя для функции и, затем, вызывать ее как новый, независимый объект.
Вернемся к первому варианту декоратора. И сразу отметим еще одну его особенность: обертка wrapper использует аргумент fn внешней функции testTime. Когда мы делаем вызов:
то у нас здесь создаются два объекта-функции: testTime и wrapper. На wrapper ссылается глобальная переменная test1, а сам wrapper содержит ссылку на внешний контекст, т.е. на содержимое функции testTime, откуда и берет переменную fn. Благодаря наличию этой ссылки объект testTime не удаляется сборщиком мусора и продолжает существовать, пока существует wrapper. Это в программировании называется замыканием, т.е. когда вложенная функция ссылается на контекст внешней функции и потому имеет возможность обращаться ко всем локальным переменным этого внешнего контекста.
Теперь, когда мы в деталях разобрались с работой декоратора, вызовем его для быстрого алгоритма Евклида. Он реализуется вот таким образом:
Все выглядит довольно элегантно и красиво. Кстати, функцию wrapper можно записать в еще более универсальном виде, добавив необязательный список возможных именованных параметров:
Так мы сможем вызывать и тестировать на скорость работы любые функции.
В Python есть один интересный синтаксис использования декораторов. Запишем нашу функцию testTime в самом верху программы:
Далее мы можем применить ее к любой функции, например, getNOD. Для этого перед ней записывается:
И теперь при ее вызове будет запускаться указанный декоратор. А вот вызов второй функции:
никак не связан с декоратором – это просто вычисление НОД для двух чисел. Если же мы и у нее укажем вызов декоратора:
то при запуске программы увидим время ее работы. Вот так элегантно, просто и быстро в Python можно расширять функционал отдельных функций, не меняя их содержимого.
Конечно, если функция fn возвращает какое-либо значение, то это легко предусмотреть в обертке:
И, теперь, мы можем получить еще и результат работы функции getNOD:
Вот что из себя представляют декораторы функций, замыкания и вот так они реализуются в Python.
Задания для самоподготовки
1. Напишите две функции создания списка из четных чисел от 0 до N (N – аргумент функции):
с помощью метода append и с помощью инструмента list comprehensions (генератор списков). Через декоратор определите время работы этих функций.
2. Напишите декоратор для кэширования результатов работы функции вычисления квадратного корня положительного целочисленного значения x. То есть, при повторном вызове функции (через декоратор) с одним и тем же аргументом, результат должен браться из кэша, а не вычисляться заново. (Подсказка: здесь следует использовать замыкание для хранения кэша).
Видео по теме
#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер
#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm
#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id
#4. Числовые типы, арифметические операции
#5. Математические функции и работа с модулем math
#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()
#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not
#8. Введение в строки. Базовые операции над строками
#9. Знакомство с индексами и срезами строк
#10. Основные методы строк
#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки
#12. Форматирование строк: метод format и F-строки
#14. Срезы списков и сравнение списков
#15. Основные методы списков
#16. Вложенные списки, многомерные списки
#17. Условный оператор if. Конструкция if-else
#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else
#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие
#20. Оператор цикла while
#21. Операторы циклов break, continue и else
#22. Оператор цикла for. Функция range()
#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()
#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()
#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами
#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов
#27. Генераторы списков (List comprehensions)
#28. Вложенные генераторы списков
#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями
#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле
#31. Кортежи (tuple) и их методы
#32. Множества (set) и их методы
#33. Операции над множествами, сравнение множеств
#34. Генераторы множеств и генераторы словарей
#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов
#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование
#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД
#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры
#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs
#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций
#41. Рекурсивные функции
#42. Анонимные (lambda) функции
#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal
#44. Замыкания в Python
#45. Введение в декораторы функций
#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций
#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from
#48. Импорт собственных модулей
#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка
#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты
#51. Функция open. Чтение данных из файла
#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов
#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах
#54. Выражения генераторы
#55. Функция-генератор. Оператор yield
#56. Функция map. Примеры ее использования
#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов
#58. Функция zip. Примеры использования
#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted
#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу
#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных
#62. Функции all и any. Примеры их использования
#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления
#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы
#65. Модуль random стандартной библиотеки
© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта