local_var 比 global_var 查找快，因前者通过栈帧固定偏移直接寻址（load_fast），后者需哈希查字典（load_global），性能差距达2–5倍；nonlocal居中，走cell间接寻址；exec/eval、global/nonlocal声明或异常导入会使局部变量退化为全局查找。
为什么 local_var 比 global_var 查找快？
因为 Python 访问局部变量走的是栈帧的固定偏移寻址，而全局变量要查字典（globals()），后者涉及哈希计算和可能的冲突处理。CPython 在编译函数时就确定了每个局部变量在 f_locals 栈帧中的索引位置，运行时直接按索引取值，没有名字查找开销。
实操建议：
- 频繁读写的变量尽量定义在函数内，哪怕只是临时中转
- 不要为了“复用”把本该局部的变量提成模块级变量
- 用
dis.dis()看字节码能直观验证：局部变量对应LOAD_FAST，全局对应LOAD_GLOBAL
LOAD_FAST 和 LOAD_GLOBAL 的性能差距有多大？
不是“稍微快一点”，而是数量级差异。在纯访问场景下，LOAD_FAST 比 LOAD_GLOBAL 快 2–3 倍；如果变量被反复读写（比如循环里），差距会放大到 4–5 倍。这不是 CPU 缓存或解释器优化的偶然结果，而是底层指令路径完全不同。
常见错误现象：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 把配置常量全塞进
config.py，然后在函数里反复引用config.TIMEOUT—— 其实TIMEOUT = config.TIMEOUT提前赋值一次就够了 - 用
import math后在循环里写math.sqrt(x)，不如先sqrt = math.sqrt
闭包变量 nonlocal 和 global 哪个更快？
nonlocal 变量比 global 快，但比纯 local 慢。它走的是“cell 对象间接寻址”：函数对象持有一个 __closure__ 元组，每个元素是 cell，里面装着对外层变量的引用。虽然多了一层解引用，但仍是 C 层直接指针操作，不触发字典查找。
使用场景与陷阱：
- 嵌套函数需要修改外层变量时，
nonlocal是唯一选择，别硬扛着用global - 如果只是读取外层变量，且不修改，Python 3.12+ 会尝试优化成只读闭包（类似局部），但老版本仍走 cell 路径
-
global在函数内首次赋值时会强制创建全局绑定，后续访问才走LOAD_GLOBAL，这个初始化过程有额外开销
哪些情况会让局部变量“变慢”？
局部变量快的前提是：它真被 Python 当作局部变量处理了。一旦出现某些语法或作用域干扰，编译器就会降级为 LOAD_GLOBAL 或更糟。
容易踩的坑：
- 函数内任何地方用了
exec()或eval()，整个函数所有变量都会退化为动态查找（包括原本的局部变量） - 写了
global x或nonlocal x，哪怕只针对一个变量，同名的其他变量也会失去局部优化机会 - 在函数开头用
from module import name，导入名会被当作局部变量，但若模块未加载成功，运行时报错时的回溯信息可能误导你认为它是“全局”
最隐蔽的点：lambda 表达式里引用的外部变量，如果外层函数有 exec，那这个 lambda 的闭包变量也会失效 —— 这类问题很难通过肉眼发现，得靠 dis.dis 看实际指令。
