函数式编程
闭包 closure
指延伸了作用域的函数，它能访问定义体之外定义的环境变量，这个函数和它的环境变量合在一起，就构成了一个闭包。
闭包的最大特点是可以将父函数的变量与内部函数绑定，并返回绑定变量后的函数（也即闭包），此时即便生成闭包的环境（父函数）已经释放，闭包仍然存在。这个过程很像类（父函数）生成实例（闭包），不同的是父函数只在调用时执行，执行完毕后其环境就会释放，而类则在文件执行时创建，一般程序执行完毕后作用域才释放。
适用于：需要重用的功能且不足以定义为类的行为。占用资源少。
def lazy_sum(*args):
def sum(x=0): # sum函数和变量args构成闭包
ax = x
for n in args: # 闭包变量args是只读的，不能修改
ax = ax + n
return ax
return sum
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
>>>
>>> f
<function sum at 0x0000000002B3E208>
>>> f()
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>>> f(1)
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经典例题
def multipliers():
return [lambda x : i * x for i in range(4)]
print [m(2) for m in multipliers()]
输出的结果是[6, 6, 6, 6]
原因:闭包的延迟绑定。这意味着内部函数被调用时，参数的值在闭包内进行查找。因此，当任何由multipliers()返回的函数被调用时，i的值将在附近的范围进行查找。那时，不管返回的函数是否被调用，for循环已经完成，i被赋予了最终的值3。
因此，每次返回的函数乘以传递过来的值3，因为上段代码传过来的值是2，它们最终返回的都是6。
解决：def multipliers(): for i in range(4): yield lambda x : i * x
另外一个解决方案就是创造一个闭包，利用默认函数立即绑定。
def multipliers(): return [lambda x, i=i : i * x for i in range(4)]
