详述作用域（转载）

作用域是指变量的生效范围，例如本地变量、全局变量描述的就是不同的生效范围。

python的变量作用域的规则非常简单，可以说是所有语言中最直观、最容易理解的作用域。

在开始介绍作用域之前，先抛一个问题：

x=1
def f():
    x=3
    g()
    print("f:",x)   # 3

def g():
    print("g:",x)   # 1

f()
print("main:",x)    # 1

上面的代码将输出3、1、1。解释参见再述作用域规则。另外，个人建议，本文最后一小节内容尽量理解透彻。

python作用域规则简介

它有4个层次的作用域范围：内部嵌套函数、包含内部嵌套函数的函数自身、全局作用域、内置作用域。上面4个作用域的范围排序是按照从内到外，从小到大排序的。

其中：

内置作用域是预先定义好的，在__builtins__模块中。这些名称主要是一些关键字，例如open、range、quit等
全局作用域是文件级别的，或者说是模块级别的，每个py文件中处于顶层的变量都是全局作用域范围内的变量
本地作用域是函数内部属于本函数的作用范围，因为函数可以嵌套函数，嵌套的内层函数有自身的内层范围
嵌套函数的本地作用域是属于内层函数的范围，不属于外层

所以对于下面这段python代码来说，如果它处于a.py文件中，且没有嵌套在其它函数内：

X=1
def out1(i):
    X=2
    Y='a'
    print(X)
    print(i)
    def in1(n):
        print(n)
        print(X,Y)
    in1(3)
out1(2)

那么：
处于全局作用域范围的变量有：X、out1
处于out1本地作用域范围的变量有：i、X、Y、in1
处于嵌套在函数out1内部的函数in1的本地作用域范围的变量有：n

注意上面的函数名out1和in1也是一种变量。

如下图所示：

搜索规则

当在某个范围引用某个变量的时候，将从它所在的层次开始搜索变量是否存在，不存在则向外层继续搜索。搜索到了，则立即停止。

例如函数ab()中嵌套了一个函数cd()，cd()中有一个语句print(x)，它将首先检查cd()函数的本地作用域内是否有x，如果没有则继续检查外部函数ab()的本地作用域范围内是否有x，如果没有则再次向外搜索全局范围内的变量x，如果还是没有，则继续搜索内置作用域，像"x"这种变量名，在内置作用域范围内是不存在的，所以最终没有搜索到，报错。如果一开始在cd()中就已经找到了变量x，就不会再搜索ab()范围以及更外层的范围。

所以，内层范围可以引用外层范围的变量，外层范围不包括内层范围的变量。

内置作用域

内置作用域主要是一些内置的函数名、内置的异常等关键字。例如open，range，quit等。

两种方式可以搜索内置作用域：一是直接导入builtins模块，二是让python自动搜索。导入builtins模块会让内置作用域内的变量直接置于当前文件的全局范围，自动搜索内置作用域则是最后的阶段进行搜索。

一般来说无需手动导入builtins模块，不过可以看看这个模块中包含了哪些内置变量。

>>> import builtins
>>> dir(builtins)
['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError', 'BaseException', 'BlockingIOError', 'BrokenPipeError', 'BufferError', 'BytesWarning', ...............
'range', 'repr', 'reversed', 'round', 'set', 'setattr', 'slice', 'sorted', 'staticmethod', 'str', 'sum', 'super', 'tuple', 'type', 'vars', 'zip']

变量掩盖和修改规则

如果在函数内部引用了一个和全局变量同名的变量，且不是重新定义、重新赋值(其实python中没有变量声明的概念，只有赋值的概念)，那么函数内部引用的是全局变量。

例如，下面的函数g()中，print函数中的变量x并未在g()中单独定义或赋值，所以这个x引用的是全局变量x，它将输出值3。

x=3
def g():
    print(x)  # 引用全局变量x

如果函数内部重新赋值了一个和全局变量名称相同的变量，则这个变量是本地变量，它会掩盖全局变量。注意是掩盖而非覆盖，掩盖的意思是出了函数的范围(函数退出)，全局变量就会恢复。或者换句话说，在函数内部看到的是本地变量x=2，在函数外部看到的是全局变量x=3。

例如：下面的g()中重新声明了x，这个x称为g()的本地变量，全局变量x=3暂时被掩盖(当然，这是对该函数来说的掩盖)。

x=3
def g():
    x=2   # 定义并赋值本地变量x
    print(x)  # 引用本地变量x

python是一种解释性语言，读一行解释一行，读了下一行就忘记前一行(详细见下文)。所以在使用变量之前必须先进行变量的定义(声明)。

例如下面是错误的：

def g():
    print(x)
    x=3
g()

错误信息：

UnboundLocalError: local variable 'x' referenced
before assignment

这个很好理解，但是下面和同名的全局变量混合的时候，就不那么容易理解了：

x=1
def g():
    print(x)
    x=2
g()

这里也会报错，而不是输出x=1或2。

这里需要解释一下，虽说python是逐行解释的。但每个函数属于一个区块，这个区块范围是一次性解释的，并不会读一行忘记一行，而是一直读，读完整个区块再解释。所以，读完整个g()区块后，首先就记住了重新定义了本地变量x=2，于是g()中所有使用变量x的时候，都是本地变量x，所以print(x)中的x也是本地变量，但这违反了使用变量前先赋值的规则，所以也会报错。

因此，在函数内修改和全局变量同名的变量前，必须先修改，再使用该变量。所以，上面的代码中，x=2必须放在print的前面：

x=1
def g():
    x=2
    print(x)
g()

所以，对于函数来说，也必须先定义函数，再调用函数。下面是错误的：

g()
def g():
    x=2
    print(x)

报错信息：

NameError: name 'g' is not defined

但是下面的代码中，f()中先调用了g()，然后才定义g()，为什么能执行呢：

x=1
def f():
    x=3
    g()
    print("f:",x)   # 3

def g():
    print("g:",x)   # 1

f()
print("main:",x)    # 1

实际上并非是先调用了g()，python解释到def f()区块的时候，只是声明这一个函数，并非调用这个函数，真正调用f()的时候是在def g()区块的后面，所以实际上是先声明完f()和g()之后，再调用f()和g()的。

但如果把f()放在def f()和def g()的中间，将会报错，因为调用f()函数的时候，def g()还没解释到，也就是说g()还没有声明。

x=1
def f():
    x=3
    g()
    print("f:",x)

f()   # 报错

def g():
    print("g:",x)

更容易犯错的一种情况是边赋值，边使用。下面的代码是错误的：

x=3

def f1():
    x += 3
    print(x)
f1()

因为x += 3也是赋值操作，函数内部只要是赋值操作就表示声明为本地变量。它首先计算x=x+3右边的x+3，然后将结果赋值给左边的变量x，但计算x+3的时候变量x并未定义，所以它是错误的。错误信息：

UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

关于全局变量

关于python中的全局变量：

每个py文件(模块)都有一个自己的全局范围
文件内部顶层的，不在def区块内部的变量，都是全局变量
def内部声明(赋值)的变量默认是本地变量，要想让其变成全局变量，需要使用global关键字声明
def内部如果没有声明(赋值)某变量，则引用的这个变量是全局变量

默认情况下，下面f()中的x变量是全局变量：

x=2
def f():
    print(x)
f()             # 输出2

默认情况下，下面f()中的x变量是本地变量：

x=2
def f():
    x=3
    print(x)
f()        # 输出3
print(x)   # 输出2

global关键字

如果想要在def的内部修改全局变量，就需要使用global关键字声明变量：

x=2
def f():
    global x
    x=3
    print(x)

f()          # 输出3
print(x)     # 输出3

global可以声明一个或多个变量为全局变量，多个变量使用逗号隔开，也可以声明事先不存在的变量为全局变量：

x=2
def f():
    global x,y
    x,y = 3,4
    print(x,y)
f()
print(x,y)

不能global中直接赋值。所以下面的是错的：

global x=2

注意，global不是声明变量，在变量赋值之前，变量是一定不存在的，就算是被global修饰了也一样不存在，所以下面的代码是错的。实际上，global有点类似于声明变量的名称空间，而非变量。

x=2
def f():
    global x,y
    print(y)

报错信息：

NameError: name 'y' is not defined

必须在print(y)之前(不能是之后)加上y的赋值语句，才表示它的存在。

x=2
def f():
    global x,y
    y=3
    print(y)

global修饰的变量必须在它的赋值之前，所以下面的是错的，因为y=2首先将它声明为本地变量了。

def f():
    y=2
    global y

全局变量的不安全性

考虑下面这个问题：

x=2
def f():
    global x
    x=3

def g():
    global x
    x=4

f()或g()
print(x)

这时，函数f()和g()的调用顺序决定了print输出的全局变量x的值。因为全局变量是共享的，如果多线程同时执行这段代码，就不知道是谁先谁后修改，导致print(x)的值随机性。这是多线程不安全特性。因此，如果允许，应尽量不要将函数内部的变量修饰为全局变量。

访问其它模块中的全局变量

python中一个文件一个模块，在模块1中可以导入模块2中的属性(例如全局变量)。

例如，b.py文件中：

x=3

a.py文件中：

import b
print(b.x)
b.x=4

上面的a.py中导入了b.py模块，通过b.x可以访问、修改这个来自于b.py中的全局变量x。

这是极不安全的，因为谁也不知道是否有其他的模块也在修改b.x。

所以，没有人会去直接修改其它模块的属性，如果要修改，基本上都会通过类似面向对象中的setter函数进行修改。只需在b.py中定义一个函数，以后在其它文件中使用这个函数修改即可。

b.py文件中：

x=3
def setx(n)
    global x
    x=n

a.py文件中：

import b
b.setx(54)   # 将b.x变量设置为54

其它访问全局变量的方法

上面通过import导入模块文件，就可以获取这个模块中属性的访问权。实际上，也可以在当前模块文件中使用import mod_name导入当前模块，其中mod_name为当前文件名，这样就可以在函数内部直接访问全局变量，而无需使用global关键字。

除了import mod_name可以导入当前模块，使用sys模块的modules()函数也可以导入：sys.modules['mod_name']。

例如，在b.py文件中：

x=3

def f():
    global x
    x += 2

def f1():
    x=4        # 本地变量

def f2():
    x=4             # 本地变量
    import b
    b.x += 2  # 全局变量

def f3():
    x=4            # 本地变量
    import sys
    glob = sys.modules['b']
    glob.x += 2    # 全局变量

def test():
    print("aaa",x)            # 输出3
    f();f1();f2();f3()
    print("bbb",x)            # 输出9

在a.py文件中：

import b
b.test()

nonlocal关键字

当函数进行嵌套的时候，内层函数的作用域是最内层的，它的外层是外层函数的作用域。内层函数和外层函数的关系类似于本地作用域与全局作用域的关系：

(1).内层函数中赋值的变量是属于内层、不属于外层的本地变量
(2).内层函数中使用的未在当前内层函数中赋值的变量是属于外层、全局的变量

例如，下面的嵌套代码中，f2()中print(x,y)的x是属于外层函数f1()的本地变量，而y则是属于内层函数自身的本地变量，外层函数f1()无法访问属于内层函数的y。

x=3

def f1():
    x=4
    def f2():
        y=5
        print(x,y)
    f2()
f1()

nonlocal语句可以修饰内层函数中的变量使其成为它上一层函数的变量。它的用法和global基本相同，修饰多个变量的时候，需要逗号隔开。但和global有一点不同，global修饰的变量可能事先并未存在于全局作用域内，但nonlocal修饰的变量必须已经存在于上层或上上层(或更多层)函数，不能只存在于全局(见下面示例)。

例如下面的代码片段中嵌套了2次，其中f3()中的x使用nonlocal修饰，使得这个x变成它上一层作用域f2()中的x变量。

x=3

def f1():
    x=4          # f1的本地变量
    def f2():
        x=5      # f2的本地变量
        def f3():
            nonlocal x  # f2的本地变量
            print("f3:",x)  # 输出5
            x=6
        f3()
        print("f2:",x)  # 被修改，输出6
    f2()
f1()

上面的代码将输出：

f3: 5
f2: 6

如果将上面的f2()中的x=5删除，会如何？

x=3

def f1():
    x=4
    def f2():
        def f3():
            nonlocal x      # f1()的本地
            print("f3:",x)  # 输出4
            x=6             # 修改f1()的本地
        f3()
        print("f2:",x)   # 输出6
    f2()
    print("f1:",x)       # 输出6
f1()

注意，上面f3()中的nonlocal将x修饰为f1()的本地变量，因为f3()的上一层f2()中没有变量x，所以f2()继承了f1()的变量x，使得f3()修改上一层f2()中的变量，等价于修改f1()中的变量x。

但如果把f1()中的x=4也删除，那么将报错，因为nonlocal无法将变量修饰为全局范围。

所以，nonlocal默认将内层函数中的变量修饰为上一层函数的作用域范围，如果上一层函数中不存在该变量，则修饰为上上层、上上上层直到顶层函数，但不能修饰为全局作用域范围。

同样的，只要在内层函数中赋值，就表示声明这个变量的作用域为内层函数作用域范围。所以，下面的代码是错误的：

x=3
def f1():
    x=4
    def f2():
        print(x)
        x=3
    f2()
f1()

下面的代码也是错的：

x=3
def f1():
    x=4
    def f2():
        x += 3
        print(x)
    f2()
f1()

错误信息：

UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

至于原因，前文已经解释的很清楚。

访问外层函数变量的其它方法

在以前的版本中，还没有nonlocal关键字，这时如果要保存外层函数的变量，就需要使用函数参数默认值的方式定义内层函数。

x=3
def f1():
    x=4
    def f2(x=x):
        x += 3
        print("f2:",x)
    x=5
    f2()
    print("f1:",x)
f1()

输出：

f2: 7
f1: 5

上面的f2(x=x)中，等号右边的x来自于f1()中x=4，然后将其赋值给f2()的本地作用域变量x。注意，python的作用域是词法作用域，函数区块的定义位置决定了它看到的变量。所以，尽管调用f2()之前再次对x进行了赋值，f2()函数调用时，f2(x=x)等号右边的x早已经赋值给左边的本地变量x了。它们的关系如下图所示：

避免函数嵌套

一般来说，函数嵌套都只用于闭包(工厂函数)，而且是结合匿名函数(lambda)实现的闭包。其它时候，函数嵌套一般都可以改写为非嵌套模式。

例如，下面的嵌套函数：

def f1():
    x=3
    def f2():
        nonlocal x
        print(x)
    f2()
f1()

可以改写为：

def f1():
    x=3
    f2(x)

def f2(x):
    print(x)

f1()

循环内部的函数

当函数位于循环结构中，且这个函数引用了循环控制变量，那么结果可能会出乎意料。

本来以匿名函数(lambda)来解释更清晰，但因为尚未介绍匿名函数，所以这里采用命名函数为例。

下面的代码中，将5个函数作为列表的元素保存到列表list1中。

def f1():
    list1 = []
    for i in range(5):
        def n(x):
            return i+x
        list1.append(n)
    return list1

mylist = f1()
for i in mylist: print(i)
print(mylist[0](2))
print(mylist[2](2))

结果：

<function f1.<locals>.n at 0x02F93660>
<function f1.<locals>.n at 0x02F934B0>
<function f1.<locals>.n at 0x02F936A8>
<function f1.<locals>.n at 0x02F93738>
<function f1.<locals>.n at 0x02F93780>
6
6

从结果中可以看到mylist[0](2)和mylist[2](2)的执行结果是一样的，不仅如此，mylist[N](2)的结果也全都一样。换句话说，保存到列表中的各个函数n()中所引用的循环控制变量"i"并没有因为循环的迭代而改变，而且列表中所有函数保存的i的值都是循环的最后一个元素i=4。

(注：对于此现象，各语言基本都是如此，本节稍作解释，真正的本质原因在本文的最后一节做了额外的补充解释代码块细述)。

先看下面的例子：

def f1():
    for i in range(5):
        def n():
            print(i)
    return n

f1()()

结果输出4。可见，print(i)的值并没有随循环的迭代过程而改变。

究其原因，是因为def n()只是函数的声明，它不会去查找i的值是多少，所以不会将i的值替换到函数n()的i变量，而是直接保存变量i的地址，当循环结束时，i指向最后一个元素i=4的地址。

当开始调用n()的时候，即f1()()，才会真正开始查找i的值，这时候i指向的正是i=4。

这就像下面的代码一样，在还没有开始调用f()的时候，f()内部的x一直都只是指向它所看见的变量x，而这个x是全局作用域范围。当真正开始调用f()的时候，才会去定位x的指向。

x=3
def f():
    print(x)

回到上面循环中的嵌套函数，如果要保证循环的迭代能作用到其内部的函数中，可以采用默认参数值的方式进行赋值：

def f1():
    list1 = []
    for i in range(5):
        def n(x,i=i):
            return i+x
        list1.append(n)
    return list1

上面def n(x,i=i)中的i=i是设置默认参数值，等号右边的i是函数声明时就查找并替换完成的，所以每次循环迭代过程中，等号右边的i都不同，等号左边的参数i的默认值就不同。

再述作用域规则

python的作用域是词法作用域，这意味着函数的定义位置决定了它所看见的变量。除了词法作用域，还有动态作用域，动态作用域意味着函数的调用位置决定了它所看见的变量。关于词法、动态作用域，本文不多做解释，想要了解的话，可以参考一文搞懂：词法作用域、动态作用域、回调函数、闭包

下面是本文开头的问题：

x=1
def f():
    x=3
    g()
    print("f:",x)   # 3

def g():
    print("g:",x)   # 1

f()
print("main:",x)    # 1

对于python的这段代码来说，这里有两个值得注意的地方：

调用函数之前，理论上要先定义好函数，但这里g()的调用似乎看上去比g()的定义更先
f()中调用g()时，为什么g()输出的是1而不是3

第一个问题在前文已经解释过了，再解释一遍：虽然f()里面有g()的调用语句，但def f()只是声明，但在调用f()之前，是不会去调用g()的。所以，只要f()的调用语句在def g()之后，就是正确的。

第二个问题，python是词法作用域，所以：

(1).首先声明def f()，在此期间会创建一个本地变量x，并且print("f:",x)中的x指向这个本地变量；
(2).然后声明g()，在此期间，g()的定义语句不在f()内部，而是在全局范围，所以它看见的是x是全局x，所以print("g:",x)中的x指向全局变量x；

当调用f()的时候，执行到g()时，g()中所指向的是全局范围的x，而非f()段中的x。所以，输出1。

再看一个嵌套在函数内部的示例：

x=3

def f1():
    x=4
    def f2():
        print(x)
    x=5
    f2()
f1()      # 输出5

这里的问题是f2()中的print为什么不输出4，而是输出5。

其实也很容易理解，因为def f2()是定义在f1()内部的，所以f2()看见的x是f1()中的x，也就是说print(x)中的x指向的是f1()中的x。但在调用f2()之前，重新赋值了x=5，等到调用f2()的时候，根据x的指向，将找到新的x的值。

也就是说，前面的示例中，有两个独立的变量x：全局的和f()本地的。后面这个示例中只有一个变量x，属于f()。

代码块细述(必看)

代码块可以使得一段python代码作为一个单元、一个整体执行。以下是官方手册的描述。

A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class definition. Each command typed interactively is a block. A script file (a file given as standard input to the interpreter or specified as a command line argument to the interpreter) is a code block. A script command (a command specified on the interpreter command line with the ‘-c’ option) is a code block. The string argument passed to the built-in functions eval() and exec() is a code block.

所以，有以下几种类型的代码块：

模块文件是一个代码块
函数体是一个代码块
class的定义是一个代码块
交互式(python idle)的每一个命令行都是一个独立的代码块
脚本文件是一个代码块
脚本命令是一个代码块(python -c "xxx")
eval()和exec()中的内容也都有各自的代码块

代码块的作用是组织代码，同时意味着退出代码区块范围就退出了作用域范围。例如退出函数区块，就退出了函数的作用域，使得函数内的本地变量无法被函数的外界访问。

此外，python是解释性语言，读一行解释一行，这意味着每读一行就忘记前一行。但实际上更严格的说法是读一个代码块解释一个代码块，这意味着读代码块中的内容时，是暂时记住属于这个代码块中所读内容的，读完整个代码块后再以统筹的形式解释这个代码块。

先说明读一行解释一行的情况，也就是每一行都属于一个代码块，这个只能通过python的交互式工具idle工具来测试：

>>> x=2000
>>> y=2000
>>> x is y
False
>>> x=2000;y=2000
>>> x is y
True

理论上分号是语句的分隔符，并不会影响结果。但为什么第一个x is y为False，而第二个x is y为True？

首先分析第一个x is y。由于交互式工具idle中每一个命令都是一个单独的语句块，这使得解释完x=2000后立刻就忘记了2000这个数值对象，同时忘记的还有x变量本身。然后再读取解释y=2000，因为不记得刚才解释的x=2000，所以会在内存中重新创建一个数值结构用来保存2000这个数值，然后用y指向它。换句话说，x和y所指向的2000在内存中是不同的数据对象，所以x is y为False。

下面的x is y返回True：

>>> x=2000;y=2000
>>> x is y
True

因为python按行解释，一个命令是一个代码块。对于x=2000;y=2000，python首先读取这一整行，发现x和y的数值对象都是2000，于是做个简单优化，等价于x,y=2000,2000，这意味着它们属于一个代码块内，由于都是2000，所以只会在内存中创建一个数据对象，然后x和y都引用这个数据对象。所以，x is y返回True。

idle工具中每个命令都是独立的代码块，但是py文件却是一个完整的代码块，其内还可以嵌套其它代码块(如函数、exec()等)。所以，如果上面的分行赋值语句放在py文件中，得到的结果将是True。

例如：

x = 2000
y = 2000
print(x is y)   # True
def f1():
    z=2000
    z1=2000
    print(x is z)   # False
    print(z is z1)  # True

f1()

python先读取x=2000，并在内存中创建一个属于全局作用域的2000数据对象，再解释y=2000的时候，发现这个全局对象2000已经存在了(因为x和y同处于全局代码块内)，所以不会再额外创建新的2000对象。这里反映出来的结果是"同一个代码块内，虽然仍然是读一行解释一行，但在退出这个代码块之前，不会忘记这个代码块中的内容，而且会统筹安排这个代码块"。

同理def f1()内的代码块，因为z是本地作用域的变量，更标准的是处于不同代码块内，所以会在本地作用域内存区创建新的数据对象2000，所以x is z返回False。根据前面的解释，z1 is z返回True。

再回顾前文多次出现的一个异常：

x = 3
def f1():
    print(x)
    x=4
f1()

报错信息：

UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

当执行到def语句的时候，因为def声明函数，函数体是一个代码块，所以按照代码块的方式读取属于这个代码块中的内容。首先读取print(x)，但并不会直接解释，而是会记住它，并继续向下读取，于是读取x=4，这意味着x是一个本地变量。然后统筹安排整个代码块，将print(x)的x认为是本地变量而非全局变量。注意，直到def退出的时候都还没有进行x的赋值，而是记录了本地变量x，赋值操作是在函数调用的时候进行的。当调用函数f()的时候，发现print(x)中的x是本地变量，但因为还没有赋值，所以报错。

但是再看下面的，为什么又返回True？

>>> x=256
>>> y=256
>>> x is y
True

因为Python在启动的时候就在内存中预先为常用的较小整数值(-5到256)创建好了对象，因为它们使用的非常频繁(有些在python的内部已经使用了)。所以，对于这个范围内的整数，都是直接引用，不会再在内存中额外创建新的数值对象，所以x is y总是返回true。甚至，这些小值整数可以跨作用域：

x = 3 
def f1():
    y=3
    print(x is y)   # True

f1()

再看前文循环内的函数的问题。

def f1():
    for i in range(5):
        def n():
            print(i)
    return n

f1()()

前面对现象已经解释过，内部函数n()中print(i)的i不会随循环的迭代而改变，而是固定的值i=4。

python首先解释def f1()的代码块，会记录属于这个代码块作用域内的变量i和n，但i和n都不会赋值，也就是说暂时并不知道变量n是一个函数变量。

同理，当需要解释def n()代码块的时候，将记住这个代码块涉及到的变量i，只不过这个变量i是属于外层函数的，但不管如何，这个代码块记住了i，且记住了它是外部函数作用域的。

注意，函数的声明过程中，所有涉及到变量i的作用域内都不会对i进行赋值，仅仅只是保存了这个i变量名，只有在调用函数的时候才会进行赋值操作。

当开始调用f1()的时候，开始执行函数体中的代码，于是开始循环迭代，且多次声明函数n()，每一次迭代生成的n()都会让原先已记录的变量n指向这个新声明的函数体(相当于赋值的操作，只不过是变量n引用的对象是函数体结构，而不是一般的数据对象)，由于只是在循环中声明函数n()，并没有进行调用，所以不会对n()中的i进行赋值操作。而且，每次循环迭代都会让变量n指向新的函数体，使得先前迭代过程中定义的函数被丢弃(覆盖)，所以最终只记住了最后一轮循环时声明的函数n()，并且i=4。

当调用f1()()时，表示调用f1()中返回的函数n()，直到这个时候才会对n()内的i进行赋值，赋值时将搜索它的外层函数f1()作用域，发现这个作用域内的i指向内存中的数值4，于是最终输出4。

再看下面的代码：

def f1():
    for i in range(5):
        def n():
            print(i)
        n()
    return n

f1()

输出结果：

调用f1()的时候，执行循环的迭代，每次迭代时都会调用n()，意味着每次迭代都要对n()中的i进行赋值。

另外注意，前面说过，函数的默认参数是在函数声明时进行赋值的，所以下面的列表L中每个元素所代表的函数，它们的变量i都指向不同的数值对象。

def f1():
    L = []
    for i in range(5):
        def n(i=i):
            print(i)
        L.append(n)
    return L

f1()[0]()
f1()[1]()
f1()[2]()
f1()[3]()
f1()[4]()

执行结果：

转载于骏马金龙

posted @ 2020-02-03 15:43 chanyuli 阅读(148) 评论(0) 编辑收藏举报

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