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 2

2. 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

缘由：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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