이 질문은 이미 aaronasterling 님 에 의해 답변되었습니다

그러나 누군가 변수가 후드 아래에 저장되는 방식에 관심이있을 수 있습니다.

스 니펫에 오기 전에 :

클로저는 엔 클로징 환경에서 변수를 상속하는 함수입니다. 함수 콜백을 I / O를 수행하는 다른 함수에 대한 인수로 전달하면이 콜백 함수가 나중에 호출되며이 함수는 거의 마술처럼 사용 가능한 모든 변수와 함께 선언 된 컨텍스트를 기억합니다. 그 맥락에서.

• 함수가 자유 변수를 사용하지 않으면 클로저를 형성하지 않습니다.

• 자유 변수를 사용하는 다른 내부 레벨이있는 ​​경우 모든 이전 레벨은 어휘 환경을 저장합니다 (예 : 끝에)

• 기능 속성 func_closure에 파이썬 <3.x 또는 __closure__자유 변수 저장 파이썬> 3.X.

• 파이썬의 모든 함수에는이 폐쇄 속성이 있지만 자유 변수가 없으면 내용을 저장하지 않습니다.

예 : 자유 변수가 없으므로 클로저 속성이 있지만 내용이 없습니다.

>>> def foo():
...     def fii():
...         pass
...     return fii
...
>>> f = foo()
>>> f.func_closure
>>> 'func_closure' in dir(f)
True
>>>

주의 : 무료 변수 는 폐쇄를 만들어야합니다.

위와 동일한 스 니펫을 사용하여 설명합니다.

>>> def make_printer(msg):
...     def printer():
...         print msg
...     return printer
...
>>> printer = make_printer('Foo!')
>>> printer()  #Output: Foo!

그리고 모든 파이썬 함수에는 클로저 속성이 있으므로 클로저 함수와 관련된 둘러싸는 변수를 살펴 보겠습니다.

func_closure함수 의 속성은 다음과 같습니다printer

>>> 'func_closure' in dir(printer)
True
>>> printer.func_closure
(<cell at 0x108154c90: str object at 0x108151de0>,)
>>>

이 closure속성은 둘러싸는 범위에 정의 된 변수의 세부 사항을 포함하는 셀 오브젝트의 튜플을 리턴합니다.

func_closure의 첫 번째 요소는 함수의 자유 변수에 대한 바인딩을 포함하는 None 또는 셀 튜플 일 수 있으며 읽기 전용입니다.

>>> dir(printer.func_closure[0])
['__class__', '__cmp__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__',
 '__hash__', '__init__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
 '__setattr__',  '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'cell_contents']
>>>

위의 출력 cell_contents에서 볼 수있는 내용 을 보자.

>>> printer.func_closure[0].cell_contents
'Foo!'
>>> type(printer.func_closure[0].cell_contents)
<type 'str'>
>>>

따라서 함수를 호출하면에 printer()저장된 값에 액세스합니다 cell_contents. 이것이 출력을 ‘Foo!’로 얻은 방법입니다.

다시 위의 스 니펫을 사용하여 몇 가지 변경 사항을 설명합니다.

 >>> def make_printer(msg):
 ...     def printer():
 ...         pass
 ...     return printer
 ...
 >>> printer = make_printer('Foo!')
 >>> printer.func_closure
 >>>

위의 스 니펫에서는 프린터 함수 내부에 msg를 인쇄하지 않으므로 사용 가능한 변수를 만들지 않습니다. 자유 변수가 없으므로 클로저 안에 내용이 없습니다. 그것이 바로 우리가 위에서 본 것입니다.

지금은 모든 것을 취소 다른 다른 조각을 설명 할 것 Free Variable으로 Closure:

>>> def outer(x):
...     def intermediate(y):
...         free = 'free'
...         def inner(z):
...             return '%s %s %s %s' %  (x, y, free, z)
...         return inner
...     return intermediate
...
>>> outer('I')('am')('variable')
'I am free variable'
>>>
>>> inter = outer('I')
>>> inter.func_closure
(<cell at 0x10c989130: str object at 0x10c831b98>,)
>>> inter.func_closure[0].cell_contents
'I'
>>> inn = inter('am')

그래서 우리는 func_closure속성이 클로저 셀 의 튜플이라는 것을 알 수 있습니다. 우리는 속성과 그 내용을 명시 적으로 참조 할 수 있습니다. 셀에는 “cell_contents”속성이 있습니다

>>> inn.func_closure
(<cell at 0x10c9807c0: str object at 0x10c9b0990>,
 <cell at 0x10c980f68: str object at   0x10c9eaf30>,
 <cell at 0x10c989130: str object at 0x10c831b98>)
>>> for i in inn.func_closure:
...     print i.cell_contents
...
free
am
I
>>>

여기서 호출 inn하면 모든 저장 무료 변수를 참조하므로I am free variable

>>> inn('variable')
'I am free variable'
>>>

답변

function initCounter(){
    var x = 0;
    function counter  () {
        x += 1;
        console.log(x);
    };
    return counter;
}

count = initCounter();

count(); //Prints 1
count(); //Prints 2
count(); //Prints 3

def initCounter():
    x = 0;
    def counter ():
        x += 1 ##Error, x not defined
        print x
    return counter

count = initCounter();

count(); ##Error
count();
count();

class Object(object):
    pass

def initCounter ():
    scope = Object()
    scope.x = 0
    def counter():
        scope.x += 1
        print scope.x

    return counter

def initCounter ():

    def counter():
        counter.x += 1
        print counter.x

    counter.x = 0
    return counter

def closure():
    count = 0
    def inner():
        nonlocal count
        count += 1
        print(count)
    return inner

start = closure()
start() # prints 1
start() # prints 2
start() # prints 3

>>> class f2:
...     def __init__(self):
...         self.a = 0
...     def __call__(self, arg):
...         self.a += arg
...         return(self.a)
...
>>> f=f2()
>>> f(2)
2
>>> f(2)
4
>>> f(4)
8
>>> f(8)
16

# **OR**
>>> f=f2() # **re-initialize**
>>> f(f(f(f(2)))) # **nested**
16

# handy in list comprehensions to accumulate values
>>> [f(i) for f in [f2()] for i in [2,2,4,8]][-1]
16

def nested1(num1):
    print "nested1 has",num1
    def nested2(num2):
        print "nested2 has",num2,"and it can reach to",num1
        return num1+num2    #num1 referenced for reading here
    return nested2

In [17]: my_func=nested1(8)
nested1 has 8

In [21]: my_func(5)
nested2 has 5 and it can reach to 8
Out[21]: 13

function make () {
  var cl = 1;
  function gett () {
    console.log(cl);
  }
  function sett (val) {
    cl = val;
  }
  return [gett, sett]
}

a = make(); g = a[0]; s = a[1];
s(2); g(); // 2
s(3); g(); // 3

def make ():
  cl = 1
  def gett ():
    print(cl);
  def sett (val):
    cl = val
  return gett, sett

g, s = make()
g() #1
s(2); g() #1
s(3); g() #1