3.4 作用域、闭包与 lambda
前置：3.3 · 约 30 分钟 · 官方对应：Python 作用域和命名空间、Lambda 表达式
目标
- 用 LEGB 规则判断一个名字从哪里来。
- 读懂
global、nonlocal，知道它们为何少见。 - 理解闭包：内部函数“记住”外部变量（装饰器的基础）。
- 读懂
lambda以及sorted(key=...)、max(key=...)的用法。
核心概念
LEGB：名字查找顺序
读取一个名字时，按以下顺序查找，找到即停：
| 层 | 含义 | 例子 |
|---|---|---|
| Local | 当前函数内部 | 参数、函数内赋值的变量 |
| Enclosing | 外层函数（嵌套函数时） | 闭包捕获的变量 |
| Global | 当前模块顶层 | MAX_TURNS、TOOL_FUNCTIONS |
| Built-in | 内置名字 | print、len、range |
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python
MAX_TURNS = 5 # 全局
def outer():
prefix = "[agent]" # outer 的局部，对 inner 来说是 Enclosing
def inner(turn): # turn 是 inner 的局部
return f"{prefix} 第 {turn}/{MAX_TURNS} 轮，len={len('abc')}" # len 来自内置
return inner(1)
print(outer())只有函数（以及类、推导式）会创建新作用域；if、for、while 块不会——循环结束后循环变量仍然可用：
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for turn in range(1, 4):
pass
print(turn) # 3：for 不创建作用域赋值决定局部：global 与 nonlocal
在函数内对一个名字赋值，会让它成为该函数的局部变量（整个函数体内都是）。想在函数内修改全局或外层变量，需要声明：
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counter = 0
def increment():
global counter # 声明：这里的 counter 指模块级变量
counter += 1
increment(); increment()
print(counter)
def make_counter():
count = 0
def step():
nonlocal count # 声明：指外层函数的 count
count += 1
return count
return step
c = make_counter()
print(c(), c(), c())工程代码中很少用 global：可变的全局状态难以追踪。修改可变对象的内容（如 messages.append(...)）不是重新赋值，不需要声明。
闭包
内部函数引用了外层函数的变量，并且在外层函数返回后仍可使用——这个“函数 + 被捕获的变量”就是闭包。
Python · 可运行
python
def make_greeter(greeting):
def greet(name):
return f"{greeting}，{name}"
return greet # 返回函数对象，不调用
hello = make_greeter("你好")
hi = make_greeter("Hi")
print(hello("Python"), "|", hi("Python"))
print(hello.__closure__[0].cell_contents) # 被捕获的值lambda
lambda 参数: 表达式 创建一个匿名函数，只能包含一个表达式（自动返回其值）。最常见的用途是作为 key= 参数：
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blocks = [
{"type": "text", "len": 30},
{"type": "tool_use", "len": 5},
{"type": "thinking", "len": 120},
]
print(sorted(blocks, key=lambda b: b["len"])) # 按长度升序
print(max(blocks, key=lambda b: b["len"])["type"]) # 最长的块
print(sorted(["Banana", "apple", "cherry"], key=str.lower)) # key 也可以是普通函数
square = lambda x: x * x # 能工作，但 PEP 8 建议给函数起名时用 def
print(square(4))易错点
UnboundLocalError：函数内先读后赋同一个名字。因为赋值让它成为局部变量，读取时局部变量还没有值。- 循环中创建闭包：闭包捕获的是变量而不是当时的值，循环结束后所有闭包看到的都是最后一个值。用默认参数
lambda i=i: i固定当前值。 - 把复杂逻辑塞进 lambda：超过一行就改用
def。
Python · 可运行演示报错
python
total = 0
def add(n):
total = total + n # 赋值使 total 成为局部变量，右侧读取时它还没有值
return total
add(1)Python · 可运行
python
funcs = [lambda: i for i in range(3)]
print([f() for f in funcs]) # [2, 2, 2]
funcs = [lambda i=i: i for i in range(3)]
print([f() for f in funcs]) # [0, 1, 2]对照
| 概念 | Python | JS | Java |
|---|---|---|---|
| 块作用域 | 无（只有函数级） | let/const 有块作用域 | 有块作用域 |
| 修改外层变量 | 需 nonlocal / global | 直接修改 | lambda 只能捕获 effectively final 变量 |
| 匿名函数 | lambda x: x * 2（单表达式） | x => x * 2（可多语句） | x -> x * 2 |
| 排序键 | sorted(xs, key=f) | xs.sort((a, b) => …) 比较器 | Comparator.comparing(f) |
读代码
minimal_agent.py 是一个模块级脚本：client、tools、messages、TOOL_FUNCTIONS 都是全局名字；get_weather 内部的 city 是局部名字。循环里 messages.append(...) 修改的是列表对象内容，不是给 messages 重新赋值，所以无需 global。
真实代码中常见的闭包与 lambda：
python
handlers = {
"text": lambda block: block.text,
"tool_use": lambda block: f"调用 {block.name}",
}
latest = max(runs, key=lambda r: r.created_at)练习
练习 1：计数器工厂
实现 make_counter(start=0)，返回一个函数；每次调用该函数返回递增后的计数。不同计数器互不影响。
练习
def make_counter(start=0):
def step():
...
return step
快捷键：⌘/Ctrl + Enter 提交检查
练习 2：按键排序
实现 sort_tools(tools)：按 name 字母序（不区分大小写）返回新列表；实现 longest_description(tools)：返回 description 最长的工具的 name。使用 key=lambda ...。
练习
def sort_tools(tools):
return tools
def longest_description(tools):
...
快捷键：⌘/Ctrl + Enter 提交检查
小结
- 名字按 Local → Enclosing → Global → Built-in 查找；只有函数等创建作用域。
- 函数内赋值即局部；修改外层名字需
nonlocal/global，修改对象内容不需要。 - 闭包 = 函数 + 捕获的外层变量，是装饰器的基础。
lambda只写单个表达式，主要用于key=。