Python Closure

파이썬에서는 함수가 일급 객체입니다. 함수를 변수에 담고, 다른 함수에 전달하며, 실행 결과로 반환할 수 있습니다. 이러한 특징은 higher‑order function, closure 개념으로 이어집니다.

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함수는 일급 객체다

특징	설명	예제 코드 스니펫
런타임 초기화	실행 시점에 정의·바인딩	def factorial(n): ...
변수 할당 가능	var_func = factorial
함수 인수 전달	map(factorial, range(5))
함수 반환	클로저 함수가 내부 함수를 반환

def factorial(n):
    """재귀 팩토리얼 함수"""
    if n == 1:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

var_func = factorial
print(var_func(5))            # 120

dir(factorial) 을 살펴보면 함수 객체만의 메타데이터(__code__, __name__…)를 확인할 수 있습니다.

Closure

정의 : 내부 함수가 외부 함수의 지역 변수를 캡처(capture)하고, 외부 함수가 종료된 뒤에도 그 값을 보존하여 사용하는 함수 객체.

Why?

시나리오	클로저가 제공하는 가치
상태 누적	함수 자체가 은닉된 상태를 품고 호출될 때마다 누적 가능
팩토리 함수	파라미터를 고정한 새 함수를 생성(partial)
콜백·이벤트 핸들러	GUI·async 환경에서 컨텍스트 정보를 함수를 통해 전달
데이터 은닉	외부에서 속성을 직접 건드릴 수 없도록 캡슐화 (읽기는 가능, 쓰기는 nonlocal 필요)

2‑2. 내부 메커니즘

• 함수가 정의될 때, 자유 변수(free variable) 목록을 분석하여 cell 객체로 래핑합니다.
• 내부 함수 객체의 __closure__ 속성은 이 cell들의 튜플을 보관합니다.
• 각 cell은 cell_contents 속성으로 실제 값을 가리킵니다.
• 공유 변수를 수정하려면 nonlocal 키워드로 해당 cell에 바인딩해야 합니다.

def outer():
    x = 42           # 자유 변수
    def inner():
        return x     # 읽기 전용 액세스
    return inner

f = outer()
print(f())                       # 42
print(f.__closure__[0].cell_contents)  # 42

읽기 예제

def make_adder(n):
    def adder(x):
        return x + n  # n을 읽기만 함
    return adder

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

• 내부에서 n을 읽기만 하므로 nonlocal 없이도 정상 동작.

쓰기(재바인딩)가 필요한 경우 → nonlocal

def running_avg():
    count = 0
    total = 0
    def averager(v):
        nonlocal count, total  # 외부 지역 변수 재바인딩
        count += 1
        total += v
        return total / count
    return averager

avg = running_avg()
print(avg(10))  # 10.0
print(avg(30))  # 20.0

nonlocal을 생략하면 UnboundLocalError: 파이썬은 count를 inner의 새로운 지역 변수로 생각해 에러를 냅니다.

nonlocal vs global

키워드	바인딩 대상	사용 권장도
nonlocal	바로 위 스코프(중첩 함수)의 지역 변수	👍 상태가 함수 내부에만 국한될 때 안전
global	모듈 전역 변수	⚠️ 전역 오염 가능, 멀티스레드 환경에서 위험

클로저와 메모리

• 가비지 컬렉션: 내부 함수가 살아 있는 한 캡처된 변수(cell)는 GC 대상이 아님.
• 참조 카운트: 함수 객체가 해제되면 closure cell도 함께 해제.
• 성능: 셀 접근은 로컬 변수보다 살짝 느리지만 일반 연산 대비 무시할 수 있는 수준.

클로저 vs 클래스

비교 항목	클로저	클래스(__call__)
선언 길이	짧다	상대적으로 길다
상태 노출	캡슐화(은닉)	속성으로 명시적 노출
디버깅	셀을 들춰봐야 함	self.attr 로 직관적
상속·다형성	불가	가능
주 용도	간단한 상태 보존, 팩토리, 콜백	복잡 상태·확장성·OOP

사용 예시

# 1) 커스텀 정렬 키 함수 생성
def sort_by(field):
    def key_func(obj):
        return getattr(obj, field)
    return key_func

people.sort(key=sort_by('age'))

# 2) 파라미터 고정 (부분 적용)
from operator import mul

def make_multiplier(n):
    def multiplier(x):
        return mul(n, x)
    return multiplier

times3 = make_multiplier(3)
print(times3(7))  # 21

클로저의 한계와 주의점

1. 디버깅 난이도 : 상태가 숨어 있어 추적 힘듦 → 로그·테스트 강화 필요.
2. 남용 위험 : 지나치게 중첩되면 가독성 하락 → 복잡해지면 클래스로 리팩터링.
3. 순환 참조 : 내부 함수가 자신을 캡처하는 구조는 피해야 GC 지연을 예방.

필요/상황	추천 방안	비고
간단한 상태 누적, 빠른 프로토타입	클로저	코드 짧고 직관적
복잡한 상태, 멀티메서드 필요	클래스	명시적·확장성
글로벌 공유 상태	되도록 피함 (global 최소화)	동시성 문제

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맺음말

• ✨ 간단하면 클로저,
• 🏗️ 복잡하면 클래스

클로저와 클래스를 사용하면 코드를 더 간결하게 작성할 수 있습니다. 도움이 되었기를 바랍니다.