先看下下面的闭包函数热下身
def outer(x): def inner(y): nonlocal x # 使用 nonlocal，使内部函数可以修改外部函数的变量。 x = x + y return x + y return inner fun = outer(10) print(fun(10)) # 第一个 fun(10) print(fun(10)) # 第二个 fun(10) print(fun(10)) # 第三个 fun(10)其运行结果为：
30 40 50三个 fun(10) 的运行结果是不同的，分别为30，40，50。 为什么会这样呢？ 这就是闭包的效果，它可以保持局部变量不被系统回收。
首先看第一个 fun(10) , 其相当于fun(10) = outer(10)(10) 。
def outer(10): # 传入的 x = 10 def inner(10): # 传入的 y = 10 nonlocal x # 使用 nonlocal x = 10 + 10 # >>> 此时 x = 20 了 return x + y # 最后 return 20 + 10 = 30 return inner第一个 print(fun(10)) 运行结束后，变量 x = 20，且“储存”在 fun = outer(10) 中。 然后是第二个 print(fun(10))：
def outer(x): def inner(10): # 传入的y = 10 nonlocal x # 使用 nonlocal， 此时的 x 已是 20 了。 x = 20 + 10 # >>> 此时 x = 30 了 return x + y # 最后 return 30 + 10 = 40 return inner同理，所以最后 第二个 print(fun(10)) 的输出结果就是 50 了。
闭包的这个功能可以实现既不通过更改全局变量的情况下，进行函数内部变量的传递。
运行结果为：
1外部函数中的x为：10 内部函数的x为：100 2外部函数中的x为：10 全局变量x：0说明：全局变量和局部变量互不影响，各自独立。
运行结果为：
1外部函数中的x为：10 内部函数的x为：100 2外部函数中的x为：10 全局变量x：10改变了全局变量，但内部函数中的变量对外部函数和全局变量都没影响。 说明：外部函数的 global 只影响全局变量，而对闭包中内部函数的变量没影响。
运行结果为：
1外部函数中的x为：10 内部函数的x为：100 2外部函数中的x为：10 全局变量x：100闭包中内部函数的变量对外部函数没影响，但改变了全局变量。
运行结果：
1外部函数中的x为：10 内部函数的x为：100 2外部函数中的x为：100 全局变量x：100此时内部函数，外部函数，全局变量都已互相关联。只要有一个变动，都会互相影响了。 说明：对于 global 的使用位置，只影响其同层级函数的局部变量与全局变量之间的关联性。
待补充……
