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python 闭包
对于闭包，很多 blog 中都这样解释：对于一个嵌套定义的函数，外层的函数的返回值是内层函数，而在内层函数中又援用了外层函数的局部变量，在外层函数执行后，其局部变量并非被回收，而会同返回的内层函数一起存在，而这一景象被称为闭包(closure)。
不过以上的了解有些繁琐和局限，在计算机科学中 ，闭包(Closure) 词法闭包 (Lexical Closure) 的简称，是援用了自在变量的函数。这个被援用的自在变量将和这个函数一起存在，即便曾经来到了发明它的环境也不例外。所以，有另一种说法认为闭包是由函数和与其相干的援用环境组合而成的实体。也即对于第一段中的定义能够适当放开一些限度条件，python 中的闭包实现也并非那么局限。
援用
通过上文介绍能够对于 python 闭包有大略的理解，然而有些看似简略的细节却须要进一步论述。
python 中变量的概念，这是与 C /C++ 中极为不同的，在 C /C++ 中变量是一个名称与内存合一的实体，扭转一个变量的值，并不扭转其内存的地址。而变量这个概念在 python 中并不合用，很多场合它的使用都会让人混同。
python 中所应用的概念是援用和对象，即如 a =123，a 即是一个援用名称，123 是内存中所贮存的对象值。这其实更像是 C /C++ 中的指针与其所指向的内存，能够看作 python 在此之上对语法进行了包装。
回到之前探讨的闭包话题，在其中用到了 变量 的概念，即函数援用的 变量 将与函数一起存在，这里的 变量 其实是援用名称与内存对象的复合概念。咱们这里对其进行进一步的说明：
函数中所应用的外层函数援用名称（指针），在外层函数退出后其所指向的内存对象并不回收，而该援用名称（指针）会与内层函数一起存在，尽管此时该援用名称（指针）对于内层函数不是“可见的”。
陷阱
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return j*j
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())对于以上代码，如果依照 C /C++ 中的概念去了解 python 中的变量，就会认为其输入顺次为 1、2、3。其实不然，真正输入为：3、3、3。依据上一大节中对于 python 中援用与闭包的论述，在内存 f 函数中应用外层的援用名称 i，在循环中尽管将不同的 f 函数退出到列表 fs 中，然而它们都应用的是同一个援用 i，而该援用最初对应的值为 3。
再看一段代码，这个会略微简单一点
def test():
for i in range(4):
yield i
g=test()
for n in [1,10]:
g=(n+i for i in g)
print(list(g))
下面这段代码的输入，一时不查之下也会认为是 11、12、13、14，而其实在后果却是 20、21、22、23，让人一时抓不到头脑。首先在 for 循环中的生成器表达式(n+i for i in g)，它其实实质上是一个函数，写成表达式的模式不过是一种语法糖，其函数模式为：
def gen(n):
# g 是里面全局的那个生成器 g
for i in g:
yield n+i
即生成器 generator 自身是一种算法或是函数，只有在“调用”它的时候，也就是对其进行 for 或是 list 或是 next 之类的操作时，才会真正的有值流动。
那么对于以上第二例子中的代码，在 for 循环内 n = 1 时，g 这个生成器被从新赋值，但留神它此时只是一个非凡的函数，此时的 n 与 i 并没有真正相加，在 for 循环的第二轮 n =10 的时候，(n+i for i in g)表达式中对 g 才进行了调用，那么此时流进函数的 n 值其实是 10，也就是此时 g 这个生成器对应的值为 10、11、12、13，也就是 i 所援用的是这些值，上面又以雷同的 n + i 的模式发明一个新的生成器对 g 从新赋值，并退出循环。则天然，此时 g 中对应的值为 20、21、22、23.
