闭包保存状态时变量必须被引用而非赋值，否则触发UnboundLocalError；应使用nonlocal或可变容器；闭包捕获引用而非值快照，需防共享陷阱；适合轻量单行为场景，调试可用__closure__查看捕获值。
闭包保存状态时，变量必须在嵌套函数中被“引用”而非“赋值”
Python 闭包能保存外层函数的局部变量，但前提是内层函数只读访问该变量。一旦你在内层函数里对同名变量执行赋值（比如 x = x + 1），Python 就会把它当作局部变量，导致 UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment。
常见错误写法：
def make_counter():
count = 0
def counter():
count += 1 # ❌ 触发 UnboundLocalError
return count
return counter
正确做法是用可变容器（如列表、字典）或 nonlocal 声明：
- 用
nonlocal count显式告诉 Python 这个变量来自外层作用域 - 或改用
count = [0]，然后在内层写count[0] += 1—— 因为修改列表元素不触发重新绑定
避免用闭包保存可变对象引发的意外共享
闭包捕获的是变量的引用，不是值快照。如果外层变量本身是可变对象（如 list、dict），多个闭包实例可能共享同一份数据。
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典型陷阱：
def make_adders():
adders = []
for i in range(3):
adders.append(lambda x: x + i) # ❌ 所有 lambda 都引用同一个 i（最终为 2）
return adders
调用 make_adders()[0](10) 返回 12，不是预期的 10。原因：循环结束时 i == 2，所有闭包都绑定了这个最终值。
修复方式：
- 用默认参数固化当前值：
lambda x, i=i: x + i - 改用
functools.partial：partial(operator.add, i) - 或把逻辑封装进独立函数，让每次迭代生成新作用域
闭包 vs 类：什么时候该选闭包保存状态
闭包适合轻量、单行为、无生命周期管理的状态封装；类更适合多状态、需初始化/清理、要继承或序列化的场景。
例如计数器：
- 用闭包够用：
counter = make_counter()，后续只调counter() - 但如果还要支持
reset()、get_total()、线程安全控制，类更清晰、可维护性更高
性能上，闭包调用略快（少一层属性查找），但差异微乎其微；可读性上，过度嵌套的闭包反而增加理解成本。
调试闭包状态时，怎么查看它实际捕获了什么
闭包对象的 __closure__ 属性保存了引用的外层变量元组，每个元素是 cell 对象，其 cell_contents 是当前值。
实操检查方式：
def make_printer(msg):
def printer():
print(msg)
return printer
p = make_printer("hello")
print(p.closure) # of cell objects
print(p.closure[0].cell_contents) # "hello"
注意：__closure__ 在没有闭包时为 None；且不能直接修改 cell_contents（Python 3.12+ 允许，但非常规操作，易出错）。
真正需要动态改状态时，优先考虑用 nonlocal 或可变容器，而不是绕过语言设计去硬改闭包单元。
