在python中，变量的作用域规则是理解代码行为的关键。当我们在函数内部定义或修改变量时，python会遵循一套查找规则来确定该变量的归属。这套规则通常被称为legb（local, enclosing, global, built-in）原则。然而，当涉及到嵌套函数以及需要在不同作用域间共享或修改变量时，nonlocal和global这两个关键字就显得尤为重要。
Python变量作用域基础
默认情况下，在函数内部进行的变量赋值操作会创建一个新的局部变量。这意味着即使外部作用域存在同名变量，函数内部的赋值也不会影响到外部的变量。
spam = "global spam" # 全局变量
def outer_function():
spam = "enclosing spam" # 外部函数的局部变量
def inner_function():
spam = "local spam" # 内部函数的局部变量
print("Inside inner_function:", spam)
inner_function()
print("Inside outer_function:", spam)
outer_function()
print("In global scope:", spam)运行上述代码，你会发现inner_function内部的spam赋值只影响其自身，outer_function的spam保持不变，而全局的spam也未受影响。
nonlocal关键字：修改非局部非全局变量
nonlocal关键字用于声明一个变量不是当前函数的局部变量，也不是全局变量，而是其最近一层非全局（即闭包）作用域中的变量。使用nonlocal，我们可以修改外部嵌套函数中的变量。
考虑以下示例：
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def scope_test():
spam = "test spam" # 外部函数的局部变量
def do_local():
spam = "local spam" # 内部函数的局部变量，不影响外部spam
def do_nonlocal():
nonlocal spam # 声明spam为非局部变量，指向scope_test中的spam
spam = "nonlocal spam"
def do_global():
global spam # 声明spam为全局变量，指向模块级别的spam
spam = "global spam"
print("Initial spam in scope_test:", spam)
do_local()
print("After do_local assignment:", spam)
do_nonlocal()
print("After do_nonlocal assignment:", spam)
do_global()
print("After do_global assignment:", spam)
scope_test()
print("In global scope:", spam)代码解析：
- spam = "test spam"：在scope_test函数内部定义了一个名为spam的局部变量，其初始值为"test spam"。
- do_local()：do_local函数内部的spam = "local spam"会创建一个新的局部变量，仅存在于do_local函数的作用域内。因此，scope_test中的spam值保持不变。
- do_nonlocal()：nonlocal spam语句告诉Python，do_nonlocal函数中的spam不是其局部变量，而是scope_test（最近的非全局封闭作用域）中已存在的spam变量。因此，spam = "nonlocal spam"会修改scope_test中的spam变量。
- 关键点： 即使在do_nonlocal被调用时，scope_test中的spam尚未被do_nonlocal赋值，但Python在解析函数时就已经确定了scope_test中存在一个名为spam的变量。nonlocal正是指向这个已识别的变量。
- do_global()：global spam语句声明spam是一个全局变量。spam = "global spam"会修改模块级别的spam变量（如果在调用scope_test()之前没有定义，则会创建它）。
输出分析：
Initial spam in scope_test: test spam After do_local assignment: test spam After do_nonlocal assignment: nonlocal spam After do_global assignment: global spam In global scope: global spam
这清晰地展示了nonlocal如何修改外部函数的变量，而global如何修改模块级别的变量。
global关键字：操作模块级变量
global关键字用于声明一个变量是全局变量，即在模块的顶层作用域中定义的变量。当你在函数内部使用global声明一个变量并对其赋值时，你实际上是在修改或创建模块级别的变量，而不是函数内部的局部变量。
常见的陷阱：未绑定局部变量错误
理解Python如何解析变量作用域对于避免常见的运行时错误至关重要。一个典型的例子是UnboundLocalError。
考虑以下两个函数：
spam = 10 # 全局变量
def function1():
print(spam) # 访问全局spam
def function2():
print(spam) # 尝试访问spam
spam = 11 # 定义局部spam行为分析：
- function1()：会成功打印全局变量spam的值10。因为function1内部没有对spam进行赋值操作，Python会按照LEGB规则向上查找，找到全局作用域中的spam。
- function2()：在执行print(spam)时会抛出UnboundLocalError。
- 原因： Python在“编译”或解析函数时，会扫描函数体以识别所有被赋值的变量。一旦发现spam = 11这行代码，Python就会将function2内部的spam标记为局部变量。这意味着在function2的整个执行过程中，任何对spam的引用都将被视为对其局部版本的引用。
- 因此，当print(spam)被执行时，Python试图访问function2的局部spam，但此时它尚未被赋值（赋值操作在print之后），从而导致UnboundLocalError。
这个例子强调了Python在执行函数前就确定了变量的“归属”（局部、非局部、全局）这一重要概念。
总结与注意事项
- 默认行为： 在函数内部对变量进行赋值，默认会创建局部变量。
- nonlocal： 用于修改最近一层非全局（通常是闭包）作用域中的变量。它要求该变量在外部作用域中已经存在（即已被绑定）。
- global： 用于修改或创建模块级别的全局变量。
- Python的解析机制： Python在执行函数之前，会解析函数体，确定哪些变量是局部变量（通过赋值操作识别）。一旦一个变量被标记为局部变量，即使外部存在同名变量，函数内部的引用也将指向这个局部变量。
- 避免UnboundLocalError： 如果你在函数内部对一个变量进行了赋值，那么该变量在该函数内就被视为局部变量。如果你在赋值之前尝试访问它，就会导致UnboundLocalError。
- 代码可读性： 尽管nonlocal和global提供了强大的作用域控制能力，但过度使用它们可能会使代码变得难以理解和维护。在设计程序时，应优先考虑通过函数参数、返回值或类属性来传递和管理数据，而不是频繁地依赖这两个关键字来跨作用域修改变量。
通过深入理解nonlocal和global关键字及其背后的Python变量解析机制，开发者可以更精确地控制变量的作用域，编写出更健壮、更可预测的代码。
