Python 作用域与闭包机制

LEGB 规则

Python 查找变量时遵循四层作用域链：

层级 名称 说明 示例
L Local 当前函数内部的变量 函数形参或局部定义
E Enclosing 外层函数中的变量 闭包中的自由变量
G Global 当前模块的全局变量 脚本或模块顶层定义
B Built-in Python 内建命名空间 len, print, range 等

✅ 查找顺序：Local → Enclosing → Global → Built-in

UnboundLocalError 的根源

当 Python 发现函数中有对变量的赋值时，它会在编译阶段将该变量标记为“局部变量”。

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def inner():
    x = x + 1  # 报错：局部变量 x 在赋值前被引用

简单来说，Python 在编译函数定义阶段（不是运行时）就会先扫描整个函数体，看哪些变量被赋值（=）。凡是出现过赋值的变量，Python 就认定它是局部变量（Local）。

解决方式：

  • 告诉 Python “我想用外层变量”：

    • nonlocal x → 使用外层函数作用域变量
    • global x → 使用全局变量

闭包（Closure）定义

当一个函数嵌套在另一个函数中，且内部函数引用了外层函数的变量，
Python 会在内部函数对象中“捕获”那个外层变量的引用——此时形成闭包。

例：

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def outer():
    count = 0
    def inner():
        nonlocal count
        count += 1
        print(count)
    return inner

f = outer()
f()  # 1
f()  # 2
f()  # 3

✅ 闭包让外层变量在函数退出后依然存在。

常见错误理解

误区 正解
“每次函数调用都会新建变量” 仅当外层函数再次执行时才新建作用域
“nonlocal 等同于 global” nonlocal 仅影响外层函数作用域，不触及全局
“闭包保存的是变量值” 实际保存的是变量引用

闭包陷阱：循环变量与 lambda

经典例子：

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funcs = []
for i in range(3):
    funcs.append(lambda: print(i))

for f in funcs:
    f()
  • 输出：
1
2
3
2
2
2

  • 原因：

    • lambda 捕获的是 i 的引用，循环结束时 i = 2
    • 所有 lambda 打印的都是同一个 i 的最终值

解决方法：绑定默认参数

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funcs = []
for i in range(3):
    funcs.append(lambda i=i: print(i))  # 捕获当时 i 的值

# 输出：
# 0
# 1
# 2

列表推导也适用：

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funcs = [lambda x=i: x*2 for i in range(4)]
for f in funcs:
    print(f())
    
# 输出：
# 0
# 2
# 4
# 6

要点总结

  1. LEGB 规则是理解 Python 变量查找的基础。

  2. nonlocal 与 global：

    • nonlocal → 修改外层函数作用域变量
    • global → 修改全局变量

  3. 闭包的核心：

    • 捕获的是变量引用而非值
    • 外层变量在函数退出后仍然存在

  4. 循环闭包陷阱：

    • 循环变量被 lambda 或函数捕获时，默认捕获引用
    • 解决方法：使用默认参数绑定当前值

  5. 应用场景：

    • 闭包可用于状态保持、函数工厂、装饰器实现等