闭包(closure)是函数式编程的重要语法结构。函数式编程是一种编程范式（面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式）。在面向过程编程中，我们见到过函数(function)；在面向对象编程中，我们见过对象(object)。函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码，并提高代码的可重复使用性。闭包也是一种组织代码的结构，同样提高了代码的可重复利用性。

函数对象的作用域

函数对象有其存活的范围，也称为函数对象的作用域。函数对象是使用def语句定义的，函数对象的作用域与def所在的层级相同。比如下面代码，我们在line_conf函数的隶属范围内定义的函数line，就只能在line_conf的隶属范围内调用。

def line_conf():
    def line(x):
        return 2*x+1
    print(line(5))   # within the scope


line_conf()
print(line(5))       # out of the scope 会报错

line函数定义了一条直线(y = 2x + 1)。可以看到，在line_conf()中可以调用line函数，而在作用域之外调用line将会有下面的错误：

NameError: name ‘line‘ is not defined

说明这时已经在作用域之外。

闭包

简单理解就是在外函数中定义了内函数，内函数中用到了外函数里的变量(环境变量)，并且外函数的返回值是内函数的应用，则构成闭包。

函数是一个对象，所以可以作为某个函数的返回结果。

def line_conf():
    def line(x):
        return 2*x+1
    return line       # return a function object

my_line = line_conf()
print(my_line(5))

上面的代码可以成功运行。line_conf的返回结果被赋给line对象。上面的代码将打印11。

如果line()的定义中引用了外部的变量，会发生什么呢？

def line_conf():
    b = 15
    def line(x):
        return 2*x+b
    return line       # return a function object line作为line_conf的返回值时，line中已经包括b的取值

b = 5
my_line = line_conf()
print(my_line(5))

我们可以看到，line定义的隶属程序块中引用了高层级的变量b，但b信息存在于line的定义之外 (b的定义并不在line的隶属程序块中)。我们称b为line的环境变量。事实上，line作为line_conf的返回值时，line中已经包括b的取值(尽管b并不隶属于line)。

上面的代码将打印25，也就是说，line所参照的b值是函数对象定义时可供参考的b值，而不是使用时的b值。

一个函数和它的环境变量合在一起，就构成了一个闭包(closure)。在Python中，所谓的闭包是一个包含有环境变量取值的函数对象。

下面看一个闭包的实际例子：

def line_conf(a, b):
    def line(x):
        return a*x + b
    return line

line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5), line2(5))

这个例子中，函数line与环境变量a,b构成闭包。在创建闭包的时候，我们通过line_conf的参数a,b说明了这两个环境变量的取值，这样，我们就确定了函数的最终形式(y = x + 1和y = 4x + 5)。我们只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，闭包也具有提高代码可复用性的作用。

如果没有闭包，我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样，我们就需要更多的参数传递。

闭包与并行运算

闭包有效的减少了函数所需定义的参数数目。这对于并行运算来说有重要的意义。在并行运算的环境下，我们可以让每台电脑负责一个函数，然后将一台电脑的输出和下一台电脑的输入串联起来。最终，我们像流水线一样工作，从串联的电脑集群一端输入数据，从另一端输出数据。这样的情境最适合只有一个参数输入的函数。闭包就可以实现这一目的。

闭包(closure)