클로저: 함수가 환경을 기억하는 방법

지난 글에서 람다 함수를 다뤘다. 이번에는 함수가 자신이 정의된 환경을 기억하는 클로저를 살펴본다.

클로저란

클로저는 외부 함수의 변수를 기억하는 내부 함수다. 외부 함수가 종료된 후에도 내부 함수는 그 변수를 사용할 수 있다.

def make_adder(n):
    def add(x):
        return x + n    # n은 make_adder의 변수
    return add

add5 = make_adder(5)
print(add5(3))    # 8
print(add5(10))   # 15

make_adder(5) 호출이 끝나도 n=5는 메모리에 살아있고, add5를 호출할 때마다 사용된다.

자유 변수(Free Variable)

add 함수 안의 n은 add의 지역 변수도 아니고 전역 변수도 아니다. 자유 변수라고 한다. 클로저 객체의 __closure__에 저장된다.

print(add5.__closure__)
# (<cell at 0x...>,)
print(add5.__closure__[0].cell_contents)
# 5

LEGB 스코프 규칙

Python에서 변수를 찾는 순서는 LEGB다.

1. Local — 현재 함수 내부
2. Enclosing — 둘러싼 함수들의 스코프 (클로저가 여기서 찾음)
3. Global — 모듈 수준
4. Built-in — Python 내장

클로저는 E (Enclosing) 단계에서 변수를 찾는다.

nonlocal — 외부 변수 수정

클로저 내에서 외부 변수를 읽기만 할 때는 문제가 없다. 하지만 **수정(할당)**하려면 nonlocal 선언이 필요하다.

def make_counter(start=0):
    count = start
    def inc():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return inc

c = make_counter()
print(c())   # 1
print(c())   # 2
print(c())   # 3

nonlocal 없이 count += 1을 쓰면 UnboundLocalError가 발생한다. Python이 count를 지역 변수로 간주하기 때문이다.

팩토리 패턴

클로저의 대표 활용 사례는 팩토리 함수다. 설정값을 기억하는 함수를 만든다.

def make_multiplier(factor):
    return lambda x: x * factor

double = make_multiplier(2)
triple = make_multiplier(3)

print(double(5))   # 10
print(triple(5))   # 15

루프에서 클로저 함정

루프 변수를 클로저에서 캡처할 때 흔히 겪는 함정이 있다.

funcs = [lambda: i for i in range(3)]
print([f() for f in funcs])   # [2, 2, 2] — 예상은 [0, 1, 2]

루프가 끝난 후 i가 2이고, 세 람다 모두 같은 i를 참조하기 때문이다. 해결책은 기본 인수로 값을 고정하는 것이다.

funcs = [lambda i=i: i for i in range(3)]
print([f() for f in funcs])   # [0, 1, 2]

정리

클로저는 함수형 프로그래밍의 핵심 개념이다. 데코레이터, 팩토리 함수, 콜백 등 여러 패턴의 기반이 된다.

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지난 글: 람다 함수: 익명 함수의 용법과 한계

다음 글: 재귀 깊이 제한: sys.setrecursionlimit과 스택 오버플로

읽어주셔서 감사합니다. 😊