python闭包关于闭包，很多博客是这样解释的：对于嵌套函数，外层函数的返回值是内层函数，内层函数引用外层函数的局部变量在。外层函数执行后，局部变量不会被回收，而是和返回的内层函数一起存在，这种现象称为闭包。但是，以上理解有点繁琐和局限。在计算机科学中，闭包（Closure）的缩写词法闭包（LexicalClosure）是一种引用自由变量的函数。引用的自由变量将与函数一起存在，即使它离开了创建它的环境。因此，还有另一种说法，闭包是由函数及其关联的引用环境组成的实体。也就是说，对于第一段的定义，可以适当放宽一些限制，python中的闭包实现就没有那么限制了。参考通过上面的介绍，可以对python闭包有一个大概的了解，但是一些看似简单的细节还需要进一步细化。Python中的变量概念与C/C++中的非常不同。在C/C++中，变量是一个实体，名字和内存是一体的。改变变量的值不会改变它的内存地址。变量的概念在python中是不适用的，在很多场合下使用会让人迷惑。python中使用的概念是引用和对象，即如果a=123，a是一个引用名，123是存储在内存中的对象值。这其实更像是C/C++中的一个指针和它所指向的内存。可以看出python把语法包裹在了上面。回到前面讨论的闭包这个话题，里面用到了变量的概念，即函数引用的变量会和函数一起存在。这里的变量其实是引用名和内存对象的复合概念。我们在这里进一步明确：函数中使用的外层函数的引用名（指针），其指向的内存对象在外层函数退出后不会被回收，引用名（指针）会与内部函数一起存在，虽然此时引用名（指针）对内部函数来说不是“可见的”。问题defcount():fs=[]foriinrange(1,4):deff():returni*ifs.append(f)returnfsf1,f2,f3=count()print(f1())print(f2())print(f3())对于上面的代码，如果你按照C/C++中的概念来理解python中的变量，你会认为输出依次是1、2、3。其实不然，真正的输出是：3,3,3。根据上一节python中引用和闭包的解释，内存f函数中使用了外层引用名i。虽然在循环中对链表fs添加了不同的f函数，但是都使用了同一个A引用i，引用last对应的值是3。再看一段代码，这段def测试会稍微复杂一点():foriinrange(4):yieldig=test()fornin[1,10]:g=(n+iforiing)print(list(g))以上代码的输出一时不查会以为是11、12、13、14，但真正的结果却是20、21、22、23，让人一时抓不住脑子。首先，for循环中的生成器表达式(n+iforiing)其实本质上是一个函数，写成表达式的形式只是一个语法糖，其函数形式为：defgen(n):#g是外部全局生成器gforiing:yieldn+i，即生成器本身是一个算法或函数，只有在被“调用”时，即for或When等操作list或next都执行了，才会有真正的价值流转。然后，对于上面第二个例子中的代码，当for循环中n=1时，生成器g被重新赋值，但是注意此时它只是一个特殊的函数，n和i此时并没有真正加入.当第二轮for循环n=10时，在(n+iforiing)表达式中调用了g，那么此时流入函数的n的值实际上是10，即g在这次这个generator对应的值为10、11、12、13，也就是这些值都被i引用了。接下来，以与n+i相同的形式创建一个新生成器以重新分配g，并退出循环。自然地，此时g中对应的值为20、21、22、23。
