这里介绍一下如何基于 Python 实现层次性数据和闭包性质。
什么是层次性数据和闭包性质？
层次性数据是指由多个层次结构组成的数据结构。层次结构可以理解为一种树形结构，其中树的从根节点开始逐级向下扩展。在树的叶子节点处存储着真正的数据。
闭包性质是指一个函数可以访问到其定义所在的词法作用域（函数定义时的环境）。在 Python 中，当一个函数定义在另一个函数内部时，这个内部函数就可以访问到外部函数的变量，并且在调用外部函数后，这些变量会一直存在直到内部函数执行完毕为止。
如何实现层次性数据和闭包性质？
Python 提供了一种数据类型，叫做 dictionary，可以用来实现层次性数据。同时，通过在函数内部定义函数，就可以实现闭包性质。
以下是一个实现层次性数据和闭包性质的示例代码：
def make_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
dictionary = {
"a":{
"b":make_adder(10),
"c":{
"d":make_adder(20),
"e":make_adder(30)
}
}
}
print(dictionary["a"]["b"](3)) # 输出 13
print(dictionary["a"]["c"]["d"](5)) # 输出 25
print(dictionary["a"]["c"]["e"](7)) # 输出 37
在上面的代码中，make_adder 函数返回一个内部函数 adder，用于计算传入的参数和 make_adder 函数参数之和。注意，adder 函数定义在 make_adder 函数内部，并且可以访问到 make_adder 函数中定义的变量 x。
在 dictionary 中，我们存储了一个三层的层次性数据。b、d 和 e 三个节点处存储的是调用 make_adder 时传入的 10、20 和 30。在输出时，我们通过字典的键值对和函数调用语法来访问到了这些层次数据，并且调用了它们所保存的函数。
这个例子展示了如何将闭包函数嵌入到层次性数据结构中，从而实现一种非常灵活和多样化的数据处理方式。