Python闭包内存模型_变量绑定说明【指导】

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Python 闭包绑定变量引用而非值,导致循环中多个闭包共享同一变量最终值;正确做法是用默认参数固化当前值或通过封装函数传入,可通过__closure__和 co_freevars 验证闭包结构。

Python 闭包内存模型_变量绑定说明【指导】

Python 闭包中变量绑定发生在 内层函数定义时,而非调用时;但绑定的是变量的引用,不是值本身——这导致常见“循环中闭包捕获相同变量”的问题。

闭包如何捕获外部变量

当内层函数(如嵌套函数)引用了外层函数的局部变量,且该内层函数在外部被返回或传递出去,就构成闭包。此时 Python 会把被引用的变量打包进内层函数的 __closure__ 属性中,每个元素是一个 cell 对象,保存对实际对象的引用。

  • 闭包捕获的是“名字”对应的当前绑定,不是快照值
  • 如果外层变量后续被修改,闭包里看到的就是新值(除非该变量是不可变对象且未被重赋值)
  • 关键点:for 循环中定义多个闭包,它们共享同一个循环变量名的 cell 引用

典型陷阱:循环中创建闭包

如下代码本意是生成 3 个函数,分别返回 0、1、2,但实际都返回 2:

funcs = [] for i in range(3):     funcs.append(lambda: i) print([f() for f in funcs])  # [2, 2, 2]

原因:所有 lambda 都闭包了同一个变量 i,循环结束时 i == 2,所以每次调用都读取这个最终值。

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  • ✅ 正确写法:用默认参数固化当前值:lambda x=i: x
  • ✅ 或改用闭包函数封装:def make_f(x): return lambda: x,再 funcs.append(make_f(i))
  • ⚠️ 注意:nonlocal i 在这种场景不适用,因为 i 是 for 的迭代变量,不是外层函数的局部变量

验证闭包结构:看 __closure__

可通过函数对象的 __closure____code__.co_freevars 查看实际绑定的变量:

def outer(x):     def inner():         return x     return inner 

f = outer(42) print(f.code.co_freevars) # ('x',) print(f.closure[0].cell_contents) # 42

  • co_freevars 是元组,列出闭包引用的变量名
  • __closure__ 是元组,每个 cell 对应一个自由变量,其 cell_contents 是当前值
  • 若函数无自由变量,__closure__None

可变对象 vs 不可变对象的影响

闭包绑定的是引用,因此对可变对象(如 list、dict)的原地修改,会影响所有闭包:

def make_adders():     data = []     res = []     for i in range(3):         res.append(lambda: data.copy())  # 每次都返回当前 data 副本         data.append(i)     return res 

adders = make_adders() print([f() for f in adders]) # [[0], [0, 1], [0, 1, 2]]

  • 所有 lambda 共享同一份 data 列表
  • 每次调用 lambda 时才执行 data.copy(),所以得到不同状态
  • 若改为 lambda d=data: d.copy(),则每个闭包固定绑定循环当时的 data 引用(仍是同一对象),结果不变

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