运行结果:
--- in test1 func----140212571149040140212571149040--- in test1 func---- 2. 什么是闭包 #定义一个函数def test(number): #在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变量称之为闭包 def test_in(number_in): print("in test_in 函数, number_in is %d"%number_in) return number+number_in #其实这里返回的就是闭包的结果 return test_in#给test函数赋值，这个20就是给参数numberret = test(20)#注意这里的100其实给参数number_inprint(ret(100))#注意这里的200其实给参数number_inprint(ret(200))运行结果：
in test_in 函数, number_in is 100120in test_in 函数, number_in is 200220 3. 闭包再理解内部函数对外部函数作用域里变量的引用（非全局变量），则称内部函数为闭包。
# closure.pydef counter(start=0): count=[start] def incr(): count[0] += 1 return count[0] return incr启动python解释器
>>>import closeure>>>c1=closeure.counter(5)>>>print(c1())6>>>print(c1())7>>>c2=closeure.counter(100)>>>print(c2())101>>>print(c2())102 nonlocal访问外部函数的局部变量(python3) def counter(start=0): def incr(): nonlocal start start += 1 return start return incrc1 = counter(5)print(c1())print(c1())c2 = counter(50)print(c2())print(c2())print(c1())print(c1())print(c2())print(c2()) 4. 看一个闭包的实际例子： def line_conf(a, b): def line(x): return a*x + b return lineline1 = line_conf(1, 1)line2 = line_conf(4, 5)print(line1(5))print(line2(5))这个例子中，函数line与变量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，也减少了代码的可移植性。
闭包思考：
1.闭包似优化了变量，原来需要类对象完成的工作，闭包也可以完成2.由于闭包引用了外部函数的局部变量，则外部函数的局部变量没有及时释放，消耗内存