Декораторы, замыкания и области видимости в Python

fns = [lambda: i for i in range(3)]
[f() for f in fns]      # [2, 2, 2]

fns = [lambda i=i: i for i in range(3)]
[f() for f in fns]      # [0, 1, 2] — дефолт снял значение

Проверьте себя

Пять вопросов из банка по этой подтеме. Всего их 18, остальные разбираются в тренажёре.

1. #functions_scope1 / 5
   Зачем нужны global и nonlocal, если функция и так видит переменные из внешних областей?

   A)Они ускоряют доступ к внешним переменным, кешируя их значение в локальном пространстве функции на всё время её работы

   B)Читать внешнее имя можно и без них; но присваивание делает имя локальным — global/nonlocal разрешают присвоить именно внешнему

   C)Global и nonlocal нужны для многопоточности — чтобы синхронизировать доступ к переменным между потоками

   D)Они запрещают функции менять внешние переменные, делая внешнее окружение доступным для чтения

   показать ответ и разбор

   +B)Читать внешнее имя можно и без них; но присваивание делает имя локальным — global/nonlocal разрешают присвоить именно внешнему

   // разбор: По правилу LEGB функция читает имена из внешних областей свободно. Но любое присваивание внутри функции по умолчанию создаёт локальную переменную. Чтобы присвоить именно глобальной, объявляют global, чтобы переменной охватывающей функции — nonlocal. Без них присваивание не «дотянется» до внешнего имени, а лишь заведёт локальное.

2. #functions_scope2 / 5
   Что по сути делает декоратор над функцией (например, @timing)?

   A)Декоратор переименовывает функцию и меняет порядок её аргументов на обратный перед каждым её вызовом в программе

   B)Декоратор — это просто комментарий для читателя кода, который интерпретатор Python при запуске игнорирует

   C)Декоратор превращает обычную функцию в генератор, заставляя её отдавать значения по одному через yield вместо return

   D)Оборачивает функцию: принимает её и возвращает новую с доп-поведением; @dec над def f эквивалентно f = dec(f)

   показать ответ и разбор

   +D)Оборачивает функцию: принимает её и возвращает новую с доп-поведением; @dec над def f эквивалентно f = dec(f)

   // разбор: Декоратор — функция, которая принимает функцию и возвращает функцию, обычно обёртку: та вызывает исходную и добавляет поведение (лог, кеш, замер времени, проверку прав). Синтаксис @dec над def f — сахар для f = dec(f). Это не комментарий, не переименование и не про генераторы. Внутри обёртки обычно применяют functools.wraps.

3. #functions_scope3 / 5
   Функция читает глобальную count, но на строке count += 1 падает с UnboundLocalError. Почему?

   A)Потому что глобальную переменную в Python не получится ни читать, ни менять изнутри функции без её явной передачи через аргументы

   B)Потому что имя count занято встроенной функцией языка, и его не получится использовать как обычную переменную в коде

   C)Присваивание где-либо в теле делает count локальной на всю функцию; += читает её ещё до присвоения — нужен global count

   D)Потому что операция += не определена для целых чисел в Python и завершается ошибкой обращения к переменной

   показать ответ и разбор

   +C)Присваивание где-либо в теле делает count локальной на всю функцию; += читает её ещё до присвоения — нужен global count

   // разбор: Область имени определяется статически на всю функцию: раз в теле есть присваивание count (а += — это и чтение, и присваивание), count считается локальной во всей функции. На += справа она читается ещё до того, как ей что-то присвоено, — отсюда UnboundLocalError. Лечится объявлением global count (или nonlocal во вложенной функции).

4. #functions_scope4 / 5
   Что делает functools.lru_cache на функции и когда она опасна?

   A)Кеширует результат по аргументам; опасна на нечистых функциях

   B)Ускоряет функцию, компилируя её тело в машинный код

   C)Ограничивает число вызовов функции в единицу времени

   D)Запоминает последний вызов, чтобы повторить его при ошибке

   показать ответ и разбор

   +A)Кеширует результат по аргументам; опасна на нечистых функциях

   // разбор: lru_cache хранит словарь «аргументы → результат» и при повторе функцию не зовёт. Отсюда три условия: аргументы должны быть хешируемыми, функция — чистой (иначе кеш вернёт устаревшее), а размер кеша ограничен, иначе он держит объекты и не пускает их к сборщику мусора. Классическое применение — рекурсия с перекрывающимися подзадачами.

5. #functions_scope5 / 5
   Что вернёт функция, в теле которой нет ни одного return?

   A)Ноль — нейтральное значение по умолчанию

   B)Значение последнего вычисленного выражения

   C)None

   D)Ошибку: функция обязана что-то возвращать

   показать ответ и разбор

   +C)None

   // разбор: Дойдя до конца тела, функция неявно возвращает None — то же самое даёт голый return без значения. Отсюда тихий баг: забыли return в ветке if, и вызывающий код получает None вместо числа, а падает всё позже и в другом месте. Возврат последнего выражения — соглашение других языков (Ruby, Rust); Python так не делает.