Python变量作用域：nonlocal与global详解

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《Python变量作用域详解：nonlocal与global用法解析》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

1. Python变量作用域基础

在Python中，变量的作用域决定了变量的可见性和生命周期。Python遵循LEGB规则来查找变量：Local（局部）、Enclosing function locals（闭包函数局部）、Global（全局）、Built-in（内置）。

• 局部作用域（Local）：在函数内部定义的变量，仅在该函数内部可见。
• 闭包作用域（Enclosing）：嵌套函数中，外部（非全局）函数的变量对内部函数可见。
• 全局作用域（Global）：在模块级别定义的变量，在整个模块中可见。
• 内置作用域（Built-in）：Python预定义的函数和变量（如print，len等）。

默认情况下，如果在函数内部对一个变量进行赋值操作，Python会将其视为该函数的一个局部变量，即使外部存在同名变量。这种行为是Python变量作用域解析的核心之一。

2. nonlocal关键字的作用

nonlocal关键字用于在嵌套函数中，明确指出一个变量不是当前函数的局部变量，而是其最近一层非全局（即闭包）作用域中的变量。通过nonlocal声明后，对该变量的赋值会直接修改闭包作用域中的同名变量。

考虑以下示例代码，它清晰地展示了local、nonlocal和global对不同作用域spam变量的影响：

def scope_test():
    # scope_test函数内的spam，属于闭包作用域（相对于do_nonlocal）
    spam = "test spam"

    def do_local():
        # 默认行为：创建一个新的局部变量spam，不影响外部的spam
        spam = "local spam" 

    def do_nonlocal():
        # 声明spam为非局部变量，它将引用并修改scope_test函数中的spam
        nonlocal spam
        spam = "nonlocal spam"

    def do_global():
        # 声明spam为全局变量，它将引用并修改模块级别的spam
        global spam
        spam = "global spam"

    print("Initial spam in scope_test:", spam) # 输出：test spam

    do_local()
    print("After local assignment:", spam) # 输出：test spam (scope_test的spam未变)

    do_nonlocal()
    print("After nonlocal assignment:", spam) # 输出：nonlocal spam (scope_test的spam被修改)

    do_global()
    print("After global assignment:", spam) # 输出：nonlocal spam (scope_test的spam未变，但模块级的spam被修改)

# 调用外部函数
scope_test()
# 在全局作用域打印spam，此时spam是do_global修改后的模块级spam
print("In global scope:", spam) 

输出分析：

• do_local()：在do_local内部创建了一个新的局部spam，因此scope_test中的spam保持不变。
• do_nonlocal()：通过nonlocal spam声明，do_nonlocal内部的spam引用并修改了scope_test函数中的spam。所以，scope_test中spam的值变为"nonlocal spam"。
• do_global()：通过global spam声明，do_global内部的spam引用并修改了模块（文件）最顶层的spam变量。它不会影响scope_test中的spam。当scope_test()执行完毕后，我们在全局作用域再次打印spam时，会看到它已经被do_global()修改。

3. global关键字的作用

global关键字用于在函数内部声明一个变量是全局作用域的。这意味着对该变量的任何操作都会直接影响模块级别的同名变量。如果全局作用域中不存在该变量，它将被创建。

与nonlocal的区别在于，global总是指向模块最顶层的变量，而nonlocal指向的是最近的非全局（闭包）作用域。

4. Python的变量作用域解析机制：编译时绑定

理解Python变量作用域的关键在于，Python在执行函数之前，会先“编译”或解析函数体，以确定其中每个变量的作用域。这个过程发生在函数被定义时，而不是运行时。

如果Python在函数体内部发现对一个变量的赋值操作（例如x = 10），它会默认将该变量x视为该函数的一个局部变量。这意味着，即使外部存在同名的全局变量或闭包变量，函数内部的这个x也将被视为独立的局部变量。

这种“编译时绑定”的机制可以解释为什么会出现UnboundLocalError。考虑以下示例：

spam = 10 # 全局变量

def function1():
    print(spam) # 成功：spam被解析为全局变量

def function2():
    print(spam) # 失败：UnboundLocalError
    spam = 11   # 这里的赋值操作使得spam在function2中被视为局部变量

function2()为何会失败？

当Python解析function2()时，它看到了spam = 11这行代码。根据其作用域解析规则，Python立即将function2()内部的所有spam引用都标记为局部变量。因此，当print(spam)尝试访问spam时，它是在寻找一个尚未被赋值的局部变量spam，从而导致UnboundLocalError。

相比之下，function1()中没有对spam的赋值操作，因此Python会按照LEGB规则向上查找，最终找到并使用了全局作用域的spam。

nonlocal和global关键字的作用正是为了显式地告诉Python，某个变量不应被视为当前函数的局部变量，而是应该去修改外部的闭包变量（nonlocal）或全局变量（global）。它们是改变Python默认变量绑定行为的“指示器”。

5. 总结与最佳实践

• 理解默认行为：在函数内部对变量赋值，默认会创建局部变量。
• 显式声明：当需要修改外部（非全局）作用域的变量时，使用nonlocal；当需要修改模块级全局变量时，使用global。
• 避免UnboundLocalError：深入理解Python的变量作用域解析机制，特别是在引用一个变量之前，确保它已经被正确地赋值或通过nonlocal/global声明其作用域。
• 代码可读性：明确使用nonlocal和global可以提高代码的可读性，让其他开发者清楚地知道变量的作用域意图。

掌握这些概念对于编写健壮、可维护的Python代码至关重要，能够帮助开发者避免常见的变量作用域陷阱，并更有效地利用Python的灵活特性。

到这里，我们也就讲完了《Python变量作用域：nonlocal与global详解》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！