8.1 Python 作用域规则的误解
Python 的作用域基于所谓的 LEGB 规则，这个缩写的意思是：
-
Local（在函数内部（def或lambda）任何方式分配的名字，且没有在此函数中声明为全局的）； Enclosing（任何静态包含函数（def或lambda）中的本地作用域名字，从内部到外部）；Global（在模块文件的顶层分配的名字，或通过在def内执行global指令）；-
Built-in（在内置名字模块中预先分配的名字：open，range，SyntaxError，等等）。
听起来很简单，对吧？
但是在 Python 中，这里面有一些细微之处，这让我们面临 Python 编程中的复杂问题。看下面的例子：
x = 10
def foo():
x += 1
print(x)
foo()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in foo
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment问题出在哪儿？
上面的错误是因为，当你在作用域中赋值给变量时，Python 会自动认为它是这个作用域的局部变量，并且会隐藏在任何高一级作用域中的同名变量。
因此，很多人在他们的代码中加入一个赋值操作后，感到惊讶地收到了 UnboundLocalError 。
这种特性在使用列表时尤其让开发者迷惑。看看下面的例子：
lst = [1, 2, 3]
def foo1():
lst.append(5) # 这个没问题...
foo1()
print(lst)
[1, 2, 3, 5]
lst = [1, 2, 3]
def foo2():
lst += [5] # ... 这个就崩了！
foo2()
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in
File "
", line 2, in foo UnboundLocalError: local variable 'lst' referenced before assignment
为什么 foo2 崩掉了，而 foo1 却正常工作？
答案和之前的例子一样，但是在这里情况更微妙。foo1 不对 lst 应用赋值运算符，而 foo2 做了。记住，lst += [5] 实际上是 lst = lst + [5] 的简写，我们可以看到我们试图为 lst 赋值（因此 Python 认为它在局部作用域中）。然而，我们想要赋给 lst 的值基于 lst 本身（再次，现在假设它在局部作用域中），而这还没有被定义。所以我们得到一个错误。
8.2 在迭代列表时修改它
下面这段代码中的问题应该很明显：
odd = lambda x: bool(x % 2)
numbers = [n for n in range(10)]
for i in range(len(numbers)):
if odd(numbers[i]):
del numbers[i] # 糟糕：在迭代列表时删除项目
Traceback (most recent call last):
File "
", line 2, in
IndexError: list index out of range
在迭代列表或数组时删除它的元素是 Python 中一个众所周知的问题，任何有经验的软件开发人员都很熟悉这个问题。但尽管上面的例子可能很明显，甚至经验丰富的开发人员在更复杂的代码中也可能踩到这个坑。
幸运的是，Python 包含了一系列优雅的编程范式，当正确使用时，可以显著简化和优化代码。另一个令人愉快的后果是，在更简单的代码中，意外删除迭代列表元素的错误的可能性要小得多。
其中一个范式是列表生成器。此外，理解列表生成器的工作原理特别有助于避免这个特定问题，如下所示的替代代码实现就能很好地工作：
odd = lambda x: bool(x % 2)
numbers = [n for n in range(10)]
numbers[:] = [n for n in numbers if not odd(n)] # 只是选择新的元素
print(numbers)
# [0, 2, 4, 6, 8]重要！ 这里并没有分配新的列表对象。使用numbers[:] 是批量 分配新值给列表的所有元素。
8.3 不理解 Python 如何在闭包中绑定变量
看下面的例子：
def create_multipliers():
return [lambda x: i * x for i in range(5)] #返回函数列表！
for multiplier in create_multipliers():
print(multiplier(2))你可能期待如下输出：
0
2
4
6
8
但实际上你会得到：
8
8
8
8
8
惊不惊喜？
这是因为 Python 的晚绑定，这意味着在闭包中使用的变量的值会在内部函数调用时才搜索。
因此在上面的代码中，每当调用任何一个返回的函数时，i 的值会在调用时在周围作用域中查找（那时循环已经完成，所以 i 被赋予了最终结果—4）。
解决这个 Python 常见问题的方法是：
def create_multipliers():
return [lambda x, i = i : i * x for i in range(5)]
for multiplier in create_multipliers():
print(multiplier(2))
# 0 # 2 # 4 # 6 # 8瞧！我们在这里使用默认参数来为匿名函数生成达到我们期望的行为。有人会称这是优雅的解决方案。有人会觉得微妙。有人讨厌这样的东西。但如果你是一个 Python 开发者，这种理解是至关重要的。
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