5、闭包

5.1闭包的定义：

闭包是嵌套在函数中的函数。
闭包必须是内层函数对外层函数的变量（非全局变量）的引用。

闭包的现象：

被引用的非全局变量也称作自由变量，这个自由变量会与内层函数产生一个绑定关系。
自由变量不会再内存中消失。

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由于闭包这个概念比较难以理解，尤其是初学者来说，相对难以掌握，所以我们通过示例去理解学习闭包。
给大家提个需求，然后用函数去实现：完成一个计算不断增加的系列值的平均值的需求。

例如：整个历史中的某个商品的平均收盘价。什么叫平局收盘价呢？就是从这个商品一出现开始，每天记录当天价格，然后计算他的平均值：平均值要考虑直至目前为止所有的价格。
比如大众推出了一款新车：小白轿车。
第一天价格为：100000元，平均收盘价：100000元
第二天价格为：110000元，平均收盘价：（100000 + 110000）/2 元
第三天价格为：120000元，平均收盘价：（100000 + 110000 + 120000）/3 元
........
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# 封闭的东西： 保证数据的安全。

# 方案一：
# l1=[]  #全局变量
# def make_averager(new_value):
#     l1.append(new_value)
#     total=sum(l1)
#     average=total/len(l1)
#     return average
#
# print(make_averager(100000))
# print(make_averager(110000))
# print(make_averager(120000))

# 方案二： 数据安全，l1不能是全局变量。
# def make_averager(new_value):
#     l1 = []
#     l1.append(new_value)
#     total = sum(l1)
#     averager = total/len(l1)
#     return averager

# print(make_averager(100000))
# print(make_averager(110000))
# 此方案不行 因为每次执行的时候，l1列表都会重新赋值成空列表[]

# 方案三： 闭包

def make_averager():
    l1 = []
    def averager(new_value):
        l1.append(new_value)
        total = sum(l1)
        averager1 = total/len(l1)
        return averager1
    return averager

avg=make_averager()      #avg这个变量得到是 averager这个函数名
print(avg(100000))              #相当于执行---averager(100000)
print(avg(110000))

#思考：avg=make_averager() 这句代码执行完，理论上l1这个列表消失了，可是为什么没有消失？
#因为产生了闭包

100000.0
105000.0

Process finished with exit code 0

5.2闭包的作用：

保存局部信息不被销毁，保证数据的安全性

5.3如何判断一个嵌套函数是不是闭包

1，闭包只能存在嵌套函数中
2，内层函数对外层函数非全局变量的引用（使用），就会形成闭包。

# 例一：
def wrapper():
    a = 1
    def inner():
        print(a)
    return inner
ret = wrapper()
#例一是闭包

# 例二：
a = 2
def wrapper():
    def inner():
        print(a)
    return inner
ret = wrapper()
#例二不是闭包

# 例三：

def wrapper(a,b):
    def inner():
        print(a)
        print(b)
    return inner
a = 2
b = 3
ret = wrapper(a,b)
#也是闭包

5.4如何用代码判断闭包？

查看这个函数有没有自由变量就行了

# 函数名.__code__.co_freevars 查看函数的自由变量
print(avg.__code__.co_freevars)  # ('series',)

# 函数名.__code__.co_varnames 查看函数的局部变量
print(avg.__code__.co_varnames)  # ('new_value', 'total')
# 函数名.__closure__ 获取具体的自由变量对象，也就是cell对象。
# (<cell at 0x0000020070CB7618: int object at 0x000000005CA08090>,)
# cell_contents 自由变量具体的值
print(avg.__closure__[0].cell_contents)  # []

上面例三最难判断是不是闭包，为了进一步确认，用代码判断闭包

# 例三：

def wrapper(a,b):
    def inner():
        print(a)
        print(b)
    return inner
a = 2
b = 3
ret = wrapper(a,b)

#如何用代码判断闭包？
print(ret.__code__.co_freevars)

('a', 'b')

Process finished with exit code 0