python_closure.txt

Python闭包详解
1 快速预览
以下是一段简单的闭包代码示例：
def foo():
    m=3
    n=5
    def bar():
        a=4
        return m+n+a
    return bar

>>>bar =  foo()
>>>bar()
12
说明：
bar在foo函数的代码块中定义。我们称bar是foo的内部函数。

在bar的局部作用域中可以直接访问foo局部作用域中定义的m、n变量。
简单的说，这种内部函数可以使用外部函数变量的行为，就叫闭包。

那么闭包内部是如何来实现的呢？
我们一步步来，先看两个python内置的object: <code>和<cell>
2 code object
code object是python代码经过编译后的对象。
它用来存储一些与代码有关的信息以及bytecode。

以下代码示例，演示了如何通过编译产生code object
以及使用exec运行该代码，和使用dis方便地查看字节码。

code object还有很多的特性可以访问。详细请看官方文档。
import dis
code_obj = compile('sum([1,2,3])',  '', 'single')

>>>exec(code_obj)
6

>>> dis.dis(code_obj)
  1           0 LOAD_NAME                0 (sum)
              3 LOAD_CONST               0 (1)
              6 LOAD_CONST               1 (2)
              9 LOAD_CONST               2 (3)
             12 BUILD_LIST                   3
             15 CALL_FUNCTION          1
             18 PRINT_EXPR          
             19 LOAD_CONST               3 (None)
             22 RETURN_VALUE        
那么，这跟我们的例子有什么关系？
>>> foo.func_code
<code object foo at 01FE92F0, file "<pyshell#50>", line 1>
我们可以看到，函数定义好之后，就可以通过[函数名.func_code]
访问该函数的code object，之后我们会用到它的一些特性。
3 cell object
cell对象的引入，是为了实现被多个作用域引用的变量。
对每一个这样的变量，都用一个cell对象来保存 其值 。

拿之前的示例来说，m和n既在foo函数的作用域中被引用，又在bar
函数的作用域中被引用，所以m, n引用的值，都会在一个cell对象中。

可以通过内部函数的__closure__或者func_closure特性查看cell对象：
>>> bar = foo()
>>> bar.__closure__
(<cell at 0x01FE8DF0: int object at 0x0186D888>, <cell at 0x01F694B0: int object at 0x0186D870>)
这两个int型的cell分别存储了m和n的值。
无论是在外部函数中定义，还是在内部函数中调用，引用的指向都是cell对象中的值。

注：内部函数无法修改cell对象中的值，如果尝试修改m的值，编译器会认为m是函数
bar的局部变量，同时foo代码块中的m也会被认为是函数foo的局部变量，就会再把m
认作闭包变量，两个m分别在各自的作用域下起作用。1
4 闭包分析
使用dis2模块分析foo的bytecode。
2          0 LOAD_CONST              1 (3)
            3 STORE_DEREF               0 (m)

3          6 LOAD_CONST              2 (5)
            9 STORE_DEREF               1 (n)

4          12 LOAD_CLOSURE         0 (m)
            15 LOAD_CLOSURE         1 (n)
            18 BUILD_TUPLE              2
            21 LOAD_CONST             3 (<code object bar at 018D9848, file "<pyshell#1>", line 4>)
            24 MAKE_CLOSURE         0
            27 STORE_FAST               0 (bar)

7          30 LOAD_FAST                 0 (bar)
            33 RETURN_VALUE    
进行逐行分析：

LOAD_CONST 1 (3) ：
将foo.func_code.co_consts [1] 的值"3"压入栈。

STORE_DEREF 0 (m) ：
从栈顶Pop出"3"包装成cell对象存入cell与自由变量的存储区的第0槽。
将cell对象的地址信息赋给变量m(闭包变量名记录在func_code.cellvars)。
func_code.cellvars的内容为('m', 'n')

LOAD_CLOSURE 0 (m) ：
将变量m的值压入栈，类似如下信息：
<cell at 0x01D572B0: int object at 0x0180D6F8>

LOAD_CLOSURE 1 (n) ：
类似变量m的处理，不在累述。

当前栈区状态：
 
1   <cell at 0x01D572B0: int object at 0x0180D6F8>
2   <cell at 0x01D86510: int object at 0x0180D6E0>
3   …

BUILD_TUPLE 2 ：
将栈顶的两项取出，创建元组，并将该元组压入栈。

LOAD_CONST 3 ：
从foo.func_code.co_consts [3] 取出，该项为内部函数bar的code object的地址，将其压入栈
<code object bar at 018D9848, file "<pyshell#1>", line 4>

栈区状态：
 
1   <code object bar at 018D9848, file "<pyshell#1>", line 4>
2   (<cell at 0x01D572B0: int object at 0x0180D6F8>, <cell at 0x01D86510: int object at 0x0180D6E0>)
3   …

MAKE_CLOSURE 0 ：
创建一个函数对象，将位于栈顶的code object(bar函数的code)地址信息赋
给该函数对象的func_code特性；
将栈顶第二项(包含cell对象地址的元组)赋给该函数对象的func_closure特性；
最后将该函数对象地址信息压入栈。

STORE_FAST 0 (bar) ：
从栈顶取出之前创建的函数对象的地址信息赋给局部变量bar(局部变量名记录在func_code.co_varnames中)
func_code.co_varnames的内容为('bar',)
将变量bar(记录在func_code.cellvars [0] )绑定栈顶的函数对象地址。
LOAD_FAST 0 (bar) ：
将变量bar的值压入栈。

RETURN_VALUE
返回栈顶项，print bar可以看到<function bar at 0x01D899F0>

再分析bar函数就简单了
5           0 LOAD_CONST            1 (4)
             3 STORE_FAST               0 (a)

6           6 LOAD_DEREF               0 (m)
             9 LOAD_DEREF               1 (n)
             12 BINARY_ADD          
             13 LOAD_FAST               0 (a)
             16 BINARY_ADD          
             17 RETURN_VALUE        
重点是LOAD_DEREF，该方法主要是将cell对象中的object内容压入栈。大致过程如下：

根据变量m的值找到包装在cell内的int object的地址信息
m的值：<cell at 0x01D572B0: int object at 0x0180D6F8>

根据地址取出int值，压入栈。
5 参考文章
Closures in Python - ynniv
Python Closures Explained - Praveen Gollakota
dis.py -Terry Jan Reedy
Footnotes:
1 看完通篇，使用dis分析一下这种情况的bytecode，就能得出这样的结论。
2 函数经过编译的bytecode，实际上放在func.func_code.co_code中，dis模块对其做了解析，使其更容易阅读。

http://www.cnblogs.com/ChrisChen3121/p/3208119.html