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声明：在人工智能技术教学期间，不少学生向我提一些python相关的问题，所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是由我所写，所以不如我的AI技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得阅读！想要学习AI技术的同学可以点击跳转到我的教学网站。PS：看不懂本篇文章的同学请先看前面的文章，循序渐进每天学一点就不会觉得难了！
如下的代码允许在一个嵌套作用域中保持和修改状态：
def tester（start）:
state = start # Each call gets its own state
def nested（label）:
nonlocal state # Remembers state in enclosing scope
print（label,state）
state += 1 # Allowed to change it if nonlocal
return nested
F = tester（0）
F（'spam'）
上面这段代码只能在Python 3.0中工作。在Python 2.6中实现nonlocal效果的一种通常方法就是直接把状态移出到全局作用域：
>>>def tester（start）:
... global state # Move it out to the module to change it
... state = start # global allows changes in module scope
... def nested（label）:
... global state
... print（label,state）
... state += 1
... return nested
...
>>>F = tester（0）
>>>F（'spam'） # Each call increments shared global state
spam 0
>>>F（'eggs'）
eggs 1
在这个例子中，这是有效的，但它需要在两个函数中都有global声明。更糟糕更为微妙的问题是，它只考虑到模块作用域中状态信息的单个共享副本——如果我们再次调用tester，将会重新设置模块的状态变量，以至于前面的调用的状态将被覆盖：
>>>G = tester（42） # Resets state's singlecopy in global scope
>>>G（'toast'）
toast 42
>>>G（'bacon'）
bacon 43
>>>F（'ham'） # Oops -- my counter has been overwritten!
ham 44
