闭包的定义

闭包是指延伸了作用域的函数，其中包含函数定义体中引用、但是不在定义体中定义的非全局变量。
闭包是一种函数，它会保留定义函数时存在的自由变量的绑定，这样调用函数时，虽然定义作用域不可用了，但是仍能使用那些绑定。

要理解其中真正的含义，就要首先了解变量的作用域范围。

变量的作用域范围

b = 6
def f2(a):
    print(a)
    print(b)
    b = 9

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运行后的结果报错了，为什么呢？
Python 编译函数的定义体时，它判断 b 是局部变量，因为在 函数中给它赋值了。生成的字节码证实了这种判断，Python 会尝试从本地环境获取 b。后面调用 f2(1) 时， f2 的定义体会获取并打印局部变量 a 的值，但是尝试获取局部变量 b 的值时，发现 b 没有绑定值。

那么闭包的关键就是它能访问定义体之外定义的非全局变量。

闭包案例

假如有个名为 avg 的函数，它的作用是计算不断增加的系列值的均值；例如，整个历史中某个商品的平均收盘价。每天都会增加新价格，因此平均值要考虑至目前为止所有的价格。预期可以实现下面的结果

>>> avg(10) 
10.0 
>>> avg(11)
10.5 
>>> avg(12) 
11.0

avg 从何而来，它又在哪里保存历史值呢？

第一种实现方式

class Averager(): 
    def __init__(self): 
        self.series = [] 
    def __call__(self, new_value):
        self.series.append(new_value) 
        total = sum(self.series) 
        return total/len(self.series)

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第二种实现方式

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

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Average 类的实例avg 在哪里存储非常明显：self.series.
但是第二个示例中avg函数在哪里寻找 series呢？
注意，series 是 make_averager 函数的局部变量，因为那个函数的定义体中初始化了 series：series = []。可是，调用 avg(10) 时，make_averager 函数已经返回了，而它的本地作用域也一去不复返了。在 averager 函数中，series 是自由变量（free variable）。这是一个技术术语，指未在本地作用域中绑定的变量，参见图 7-1。
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第三种方式

换个算法来写
更好的实现方式是，只存储目前的总值和元素个数，然后使用这两个数计算均值。
但是下面的写法有问题。

def make_averager(): 
    count = 0
    total = 0
    def averager(new_value):
        count += 1
        total += new_value 
        return total / count 
    return averager

在这里插入图片描述
为什么不行？
问题是，当 count 是数字或任何不可变类型时，count += 1 语句的作用其实与 count = count + 1 一样。因此，我们在 averager 的定义体中为 count 赋值了，这会把 count 变成局部变量。total 变量也受这个问题影响。
第二个方法没遇到这个问题，因为我们没有给 series 赋值，我们只是调用 series.append，并把它传给 sum 和 len。也就是说，我们利用了列表是可变的对象这一事实。
但是对数字、字符串、元组等不可变类型来说，只能读取，不能更新。如果尝试重新绑定，例如 count = count + 1，其实会隐式创建局部变量 count。这样，count 就不是自由变量了，因此不会保存在闭包中。
为了解决这个问题，Python 3 引入了 nonlocal 声明。它的作用是把变量标记为自由变量，即使在函数中为变量赋予新值了，也会变成自由变量。如果为 nonlocal 声明的变量赋予新值，闭包中保存的绑定会更新。

用nonlocal来处理

def make_averager():
    count = 0 
    total = 0 
    def averager(new_value): 
        nonlocal count, total
        count += 1 
        total += new_value 
        return total / count 
    return averager