【自记】Python 中 nonlocal 和 global 的区别，以及闭包的作用和示例

一、nonlocal 和 global 的区别

作用范围

• global ：用于在函数内部声明一个变量是全局变量。如果在函数中使用 global 关键字声明了某个变量，那么在函数内部对该变量的操作，就是对全局作用域中这个变量的操作。例如：

count = 10
def modify_count():
    global count
    count = 20
    print(count)

modify_count()  # 输出 20
print(count)    # 输出 20，全局变量count已经被修改

• nonlocal ：用于在嵌套函数中，声明一个变量不是当前函数的局部变量，而是来自外层（非全局）函数的变量。它使得内层函数可以修改外层函数中定义的变量，前提是外层函数中没有使用 global 声明这个变量。比如：

def outer():
    num = 5
    def inner():
        nonlocal num
        num = 10
        print(num)
    inner()
    print(num)

outer()  
# 输出 10
# 输出 10，因为内层函数通过nonlocal修改了外层函数的num变量

适用场景

• global：当需要在函数内部修改全局作用域中的变量时使用。
• nonlocal：在函数嵌套的场景下，内层函数想要修改外层函数中定义的变量，且该变量不是全局变量时使用。

二、闭包的作用

数据隐藏与封装

闭包可以将一些数据（即外层函数的变量）与操作这些数据的函数绑定在一起，形成一个相对独立的单元，外界不能直接访问这些被 "隐藏" 的数据，只能通过闭包返回的函数来操作。例如，实现一个简单的计数器：

def counter():
    count = 0
    def increment():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return increment

count_func = counter()
print(count_func())  # 输出 1
print(count_func())  # 输出 2
print(count_func())  # 输出 3

在这个例子中，count 变量被隐藏在闭包内部，外界无法直接访问和修改，只能通过 increment 函数来对其进行递增操作，实现了数据的封装。

状态保持

闭包可以 "记住" 外层函数执行时的变量状态，方便在多次调用返回的函数时，基于之前的状态进行操作。比如模拟一个累加器：

def accumulator(initial_value=0):
    def accumulate(num):
        nonlocal initial_value
        initial_value += num
        return initial_value
    return accumulate

acc = accumulator(5)
print(acc(3))  # 输出 8，初始值5加上传入的3
print(acc(2))  # 输出 10，基于上一次结果8再加上传入的2

这里闭包记住了 initial_value 的状态，每次调用 accumulate 函数时，都是基于上一次的状态进行累加操作。

函数复用

闭包可以创建具有特定初始状态的函数，方便在不同场景下复用。比如创建不同税率的计算函数：

def tax_calculator(tax_rate):
    def calculate_tax(amount):
        return amount * tax_rate
    return calculate_tax

calculate_sales_tax = tax_calculator(0.08)  # 8% 的销售税
calculate_income_tax = tax_calculator(0.2)  # 20% 的所得税
print(calculate_sales_tax(100))  # 输出 8
print(calculate_income_tax(1000))  # 输出 200

通过 tax_calculator 函数创建不同税率的计算函数，这些函数都能复用内部计算逻辑，只是初始的税率不同。

三、注意

在 Python 中，内部函数本来就可以 "读取" 外层函数的变量（包括参数），但只有通过 nonlocal 声明后，才能 "修改" 外层函数的变量。