Python 全局变量混乱?这篇文章让你彻底搞懂 global 和 nonlocal!
一、global 关键字深度解析
1. 底层原理
当解释器遇到 global x 时，会执行以下操作：
- 在符号表中标记 x 为全局变量
- 后续对 x 的赋值会直接修改全局命名空间
- 内存层面：直接操作全局符号表字典 globals()
2. 进阶用法
python
def complex_global():
global a, b
a = 100
# 直接创建全局变量
b += 1
# 允许对全局变量进行运算操作
complex_global()
print(a)
# 输出 100
3. 常见误区
- 错误：在函数内先赋值再声明 global
- python
def wrong_global():
x = 5
# 已创建局部变量
global x
# 报错！不能重复定义- 正确顺序：先声明后使用
二、nonlocal 关键字灵魂剖析
1. 闭包环境
nonlocal 只能用于嵌套函数的闭包环境中：
python
def counter_factory():
count = 0
def increment():
nonlocal count
count += 1
return count
return increment
# 返回闭包函数
counter = counter_factory()
print(counter())
# 输出 1
print(counter())
# 输出 22. 多层嵌套案例
python
def outer():
x = 10
def middle():
x = 20
# 创建了新的局部变量
def inner():
nonlocal x
# 修改的是 middle 的 x
x = 30
inner()
print(x)
# 输出 30
middle()
print(x)
# 输出 10（outer 的 x 未被修改）3. 生命周期管理
- nonlocal 变量的生命周期：外层函数调用时创建闭包存在期间持续存在闭包被垃圾回收时销毁
三、高级应用场景
1. 实现单例模式
python
def singleton(cls):
instance = None
def get_instance(*args, **kwargs):
nonlocal instance
if not instance:
instance = cls(*args, **kwargs)
return instance
return get_instance
@singleton
class Database:
pass
2. 事件处理器
python
def event_handler():
state = {"count": 0}
def handle_event():
nonlocal state
state["count"] += 1
print(f"处理了 {state['count']} 个事件")
return handle_event
handler = event_handler()
handler()
# 处理了 1 个事件
四、性能对比
操作 | 局部变量 | nonlocal 变量 | 全局变量 |
读取速度 | 极快 | 稍慢 | 最慢 |
赋值速度 | 极快 | 稍慢 | 最慢 |
原因：全局变量需要遍历多层命名空间，而 nonlocal 需要维护闭包环境。
五、避坑指南
1. 变量遮蔽陷阱
python
def trap():
x = 10
def inner():
x = 20
# 这里创建了新的局部变量，而非修改外层
print("inner:", x)
inner()
print("outer:", x)
# 输出 10，未被修改2. 多线程安全问题
python
shared = 0
def unsafe_increment():
global shared
for _ in range(1000):
shared += 1
# 非原子操作，多线程下会有竞态条件
解决方案：使用 threading.Lock 或 asyncio.Lock
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