为何Python闭包中f1的running_high值出现非预期变更？

核心问题出在闭包的变量绑定和nonlocal关键字的作用上，下面一步步拆解执行过程：

• 创建f0：
  执行f0 = announce_highest(1)时，announce_highest函数会创建自己的局部变量环境：who=1、last_score=0、running_high=0，返回的内部函数f（即f0）会绑定这个环境，相当于"记住"了这三个变量。

• 创建f1：
  调用f0(12, 0)时，计算出玩家1的当前得分是0，得分差0-0=0不大于running_high=0，于是返回announce_highest(1, 0, 0)的新调用结果。这是一个全新的announce_highest实例，它有独立的局部变量环境：who=1、last_score=0、running_high=0，返回的内部函数就是f1，它绑定的是这个新环境。

• 第一次调用f1（生成f2）：
  调用f1(12, 11)时，玩家1的得分是11，得分差11-0=11大于当前running_high=0。这里的nonlocal running_high关键字会直接修改f1绑定的那个announce_highest实例中的running_high变量——把它从0改成了11。随后返回的announce_highest(1, 11, 11)是另一个全新的实例（即f2），和f1的变量环境完全无关。

• 第二次调用f1（生成f2_again）：
  此时调用f1(11, 9)，使用的还是f1绑定的那个announce_highest实例的变量环境——而这个环境里的running_high已经被上一次调用修改成了11，所以你看到的running_high值是11，而非预期的0。

关键误区 #

你误以为f1每次调用都会重新初始化running_high，但实际上f1是一个绑定了固定变量环境的闭包，nonlocal对变量的修改是永久保存在这个环境里的，后续调用f1时会直接使用修改后的值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Richard