FrozenClosureDecorator

Decorator para Congelamento de Closures

por JoaoBueno em 16/06/2009

Melhor usar a breve definição do LucianoRamalho ontem na lista do que tentar descrever de novo:

• """Uma closure (clausura ou fechamento) é uma estrutura de dados que

armazena a definição de uma função juntamente com o ambiente onde ela foi definida, ou seja as variáveis que existem no momento em que é definida a função. Isso permite que a função acesse estas variáveis posteriormente, quando for invocada, mesmo que o escopo onde as variáveis foram definidas não exista mais.""" (LucianoRamalho, lista python-brasil, 15/06/2009)

Bom, um detalhe em Python é que as closures funcionam "bem demais" - e, com frequencia isso pode ser uma armadilha - por exemplo, ao se tentar uma lista de 10 funções, em que cada uma recebe um parâmetro e devolve esse parâmetro multiplicado pela sua posição na lista -

Pode-se pensar a principio em algo como:

def cria_vetor():
    v = []
    for i in range(10):
        def f(x):
            return x * i
        v.append(f)
    return v

(eu sei que dá pra usar list comprehension ou lambdas, mas como estou apresentando um decorator aqui, não seria um bom exemplo)

Bom, acontece que todas as funções na lista v se comportam como se o valor de "i" fosse "9" - ou seja, o último valor assumido por "i" no contexto onde as funções "f" foram criadas:

>>> v[9](10)
90
>>> v[0](10)
90

Ordinariamente, isso é evitado envelopando-se cada função que vai existir fora do contexto onde foi criada, precisando de valores locais instântaneos, dentro de um contexto separado: ou seja, uma função de fábrica de funções que só existe momentaneamente para conter o closure de cada função que vai no vetor final:

def cria_vetor():
    v = []
    for i in range(10):
        def g(i):
            def f(x):
                return x * i
            return f
        v.append(g(i))
    return v

(dica para a vida real (ex.: TKinter, QT4): verifique a função "partial" do módulo functools)

Ora - colocar uma função "wrapper" para modificar o comportamento de uma função desejada, é, a primeira vista, exatamente o motivo de decorators existirem.

Então resolvi criar o decorator freeze_context, que faz exatamente isso e funciona:

def cria_vetor():
    v = []
    for i in range(10):
        @freeze_context
        def f(x):
            return x * i
        v.append(f)
    return v

Só que até chegar ai, tive que descer fundo em como o python cria as tais closures, e como contorna-las. Não foram poucas surpresas - entre as quais descobri que um dos atributos do objeto função, func_closures, é uma tupla de objetos "cell" que justamente contem os valores das variáveis no contexto externo _e_ não pode ser criado a partir de código python. (Quer dizer, não sem roubar).

Bom, se roubar é necessário para criar as tais "cells", então roubemos. O código do @freeze_context :

from types import FunctionType
from inspect import stack


# All this just to break again one
# of the things they surely strugled the most 
# to fix in Python

def freeze_context(func):
    #retrieve the context in which the original function was created
    context_frame = stack()[-2][0]
    if func.func_closure is None:
        return func
    # check the clousre vars and copy its values at the time 
    # of the function creation
    freeze_variables = func.func_code.co_freevars
    freeze_values = dict([(freevar, context_frame.f_locals[freevar])
                           for freevar in freeze_variables])
    # now, we have to build a function within a closure in a string that uses
    # the same variables and instaciate it with "exec" so that 
    # Python generates a func_closure tuple for us
    factory_header = "def factory(%s):\n" % ",".join(freeze_variables)
    factory_body = """    def func():\n        return %s\n"""  % ",".join(freeze_variables)
    factory_footer = """    return func\n"""
    factory_str = factory_header + factory_body + factory_footer
    
    exec(factory_str)
    trunk_cell_function = factory(**freeze_values)
    
    reforged_function = FunctionType(func.func_code, 
                                     context_frame.f_globals,
                                     func.func_name,
                                     func.func_defaults,
                                     trunk_cell_function.func_closure)
    return reforged_function


def test_0(n):
    v = []
    for i in range(n):
        @freeze_context
        def f(x):
            return i * x
        v.append(f)
    return v
    
v = test_0(10)

v[9](10)

v[2](10)

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