简谈Python3关键字nonlocal使用场景

下面是之前提过的有待提升效率的计算移动平均的方法：

def make_averager():
    series = []
    def averager(new_value):
        series.append(new_value)
        total = sum(series)
        return total/len(series)
    return averager

我们在文章简谈Python闭包中设计的计算移动平均的方法效率并不高，原因是我们存储了所有的历史数据在列表中，然后在每次调用averager时使用sum求和。要实现同样的功能，更好的实现方法是只存储当前的总值和元素个数，使用这两个值计算移动平均值即可。

直观来思考，我们可以对代码进行如下改进（注意：代码有缺陷！）

def make_averager(): 
    count = 0
    total = 0
    def averager(new_value): 
        count += 1
        total += new_value 
        return total / count
    return averager

尝试使用该函数，会得到如下的结果：

>>> avg = make_averager()
>>> avg(10)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 5, in averager
UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment

提示错误为变量count在赋值前进行了引用，实际上，total也存在相同的问题，只是count变量处提前抛出了UnboundLocalError异常。接下来进一步解释，首先我们需要明白一个前提，在Python中，对于一个不可变数据类型比如上述示例中的count，count+=1和count=count+1是等效的。对于可变数据类型的讨论，可以参考文章浅析Python中列表操作之*和*=。

因此，我们在averager的定义体中为count赋值了，这会把count变成局部变量，total变量也受这个问题影响。

先前版本没遇到这个问题，因为我们没有给series赋值，我们只是调用series.append，并把它传给sum和len。也就是说，我们利用了列表是可变的对象这一事实。

但是对数字、字符串、元组等不可变类型来说，只能读取，不能更新。如果尝试重新绑定，例如count=count+1，其实会隐式创建局部变量count。这样，count就不是自由变量了，因此不会保存在闭包中。

为了解决这个问题，Python3引入了nonlocal声明。它的作用是把变量标记为自由变量，即使在函数中为变量赋予新值了，也会变成自由变量。如果为nonlocal声明的变量赋予新值，闭包中保存的绑定会更新。最新版make_averager的正确实现如下：

def make_averager():
    count = 0
    total = 0
    def averager(new_value):
        nonlocal count, total
        count += 1
        total += new_value
        return total / count
    return averager

在Python2中没有nonlocal关键字。如果要实现上面的功能需要变通的方法。基本上，这种处理方式是把内部函数需要修改的变量(如count和total)存储为可变对象(如字典或简单的实例)的元素或属性，并且把那个对象绑定给一个自由变量。
至此，我们了解了Python闭包，接下来可以使用嵌套函数正式实现装饰器了。

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