Python函式的作用域規則和閉包

命名空間是從名稱到物件的對映，python中主要是通過字典實現的，主要有以下幾個命名空間：

python解析變數名的時候，

首先搜尋區域性命名空間。如果沒有找到匹配的名稱，它就會搜尋全域性命名空間。如果直譯器在全域性命名空間中也找不到匹配值，最終會檢查內建命名空間。如果仍然找不到，就會引發nameerror異常。

不同命名空間內的名稱絕對沒有任何關係，比如：

a = 42
def foo():
a = 13
print "globals: %s" % globals()
print "locals: %s" % locals()
return a
foo()
print "a: %d" % a

結果：

globals:

locals:

a: 42

可見在函式中對變數a賦值會在區域性作用域中建立乙個新的區域性變數a，外部具有相同命名的那個全域性變數a不會改變。

在python中賦值操作總是在最裡層的作用域，賦值不會複製資料，只是將命名繫結到物件。刪除也是如此，比如在函式中執行del a，也只是從區域性命名空間中刪除區域性變數a,全域性變數a不會發生任何改變。

如果使用區域性變數時還沒有給它賦值，就會引發unboundlocalerror異常：

a = 42
def foo():
a += 1
return a
foo()

上述函式中定義了乙個區域性變數a，賦值語句a += 1會嘗試在a賦值之前讀取它的值，但全域性變數a是不會給區域性變數a賦值的。

要想在區域性命名空間中對全域性變數進行操作，可以使用global語句，global語句明確地將變數宣告為屬於全域性命名空間：

a = 42
def foo():
global a
a = 13
print "globals: %s" % globals()
print "locals: %s" % locals()
return a
foo()
print "a: %d" % a

輸出：

globals: 
locals: {}
a: 13

可見全域性變數a發生了改變。

python支援巢狀函式(閉包)，但python 2只支援在最裡層的作用域和全域性命名空間中給變數重新賦值，內部函式是不可以對外部函式中的區域性變數重新賦值的，比如：

def countdown(start):
n = start
def display():
print n
def decrement():
n -= 1
while n > 0:
display()
decrement()
countdown(10)

執行會報unboundlocalerror異常，python 2中，解決這個問題的方法是把變數放到列表或字典中：

def countdown(start):
alist = 
def display():
print alist[0]
def decrement():
alist[0] -= 1
while alist[0] > 0:
display()
decrement()
countdown(10)

def countdown(start):
n = start
def display():
print n
def decrement():
nonlocal n
n -= 1
while n > 0:
display()
decrement()
countdown(10)

閉包（closure）是函式式程式設計的重要的語法結構，python也支援這一特性，舉例乙個巢狀函式：

def foo():
x = 12
def bar():
print x
return bar
foo()()

輸出：12

可以看到內嵌函式可以訪問外部函式定義的作用域中的變數，事實上內嵌函式解析名稱時首先檢查區域性作用域，然後從最內層呼叫函式的作用域開始，搜尋所有呼叫函式的作用域，它們包含非區域性但也非全域性的命名。

組成函式的語句和語句的執行環境打包在一起，得到的物件就稱為閉包。在巢狀函式中，閉包將捕捉內部函式執行所需要的整個環境。

python函式的code物件，或者說位元組碼中有兩個和閉包有關的物件：

再看下上面的巢狀函式：

>>> def foo():
x = 12
def bar():
return x
return bar
>>> foo.func_code.co_cellvars
('x',)
>>> bar = foo()
>>> bar.func_code.co_freevars
('x',)

可以看出外層函式的code物件的co_cellvars儲存了內部巢狀函式需要引用的變數的名字，而內層巢狀函式的code物件的co_freevars儲存了需要引用外部函式作用域中的變數名字。

在函式編譯過程中內部函式會有乙個閉包的特殊屬性__closure__(func_closure)。__closure__屬性是乙個由cell物件組成的元組，包含了由多個作用域引用的變數：

>>> bar.func_closure
(,)

若要檢視閉包中變數的內容：

>>> bar.func_closure[0].cell_contents
12

如果內部函式中不包含對外部函式變數的引用時，__closure__屬性是不存在的：

>>> def foo():
x = 12
def bar():
pass
return bar
>>> bar = foo()
>>> print bar.func_closure
none

當把函式當作物件傳遞給另外乙個函式做引數時，再結合閉包和巢狀函式，然後返回乙個函式當做返回結果，就是python裝飾器的應用啦。

需要注意的一點是，python函式的作用域是由**決定的，也就是靜態的，但它們的使用是動態的，是在執行時確定的。

>>> def foo(n):
return n * i
>>> fs = [foo for i in range(4)]
>>> print fs[0](1)

當你期待結果是0的時候，結果卻是3。

這是因為只有在函式foo被執行的時候才會搜尋變數i的值, 由於迴圈已結束, i指向最終值3, 所以都會得到相同的結果。

在閉包中也存在相同的問題：

def foo():
fs = 
for i in range(4):
return fs
for f in foo():
print f(1)

333

解決方法，乙個是為函式引數設定預設值：

>>> fs = [lambda x, i=i: x * i for i in range(4)]
>>> for f in fs:
print f(1)

另外就是使用閉包了：

>>> def foo(i):
return lambda x: x * i
>>> fs = [foo(i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
print f(1)

或者：

>>> for f in map(lambda i: lambda x: i*x, range(4)):
print f(1)

使用閉包就很類似於偏函式了，也可以使用偏函式:

>>> fs = [functools.partial(lambda x, i: x * i, i) for i in range(4)]
>>> for f in fs:
print f(1)

這樣自由變數i都會優先繫結到閉包函式上。

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