闭包与自由变量：函数为什么能记住外部变量

做的事：两个独立的计数器闭包，各自记住自己的状态

闭包是一个函数，加上它记住的外部变量。

代码def make_counter(): count = 0 def increment(): nonlocal count count += 1 return count return increment c1 = make_counter() c2 = make_counter()

验证：每次调用make_counter，创建一份独立的count

c1和c2互不干扰。

结果c1独立调用3次: 1 2 3 c2是另一个独立的闭包，从0开始: 1 2 c1.__closure__: (<cell at 0x...: int object at 0x...>,) c1.__closure__[0].cell_contents 是: 3

验证了闭包底层是怎么"记住"外部变量的：increment 这个函数对象带着一个 __closure__ 元组，里面是一个个 cell 对象——每个cell是一个小盒子，装着被闭包捕获的那个自由变量当前的值。c1 和 c2 是两次不同的 make_counter() 调用，各自创建了独立的 count 变量，也就各自拥有独立的cell，互不干扰。

复现经典陷阱：循环里创建闭包，全部捕获的是同一个变量

这是一个极容易踩的坑。

代码与结果funcs = [] for i in range(3): funcs.append(lambda: i) 结果(期望0,1,2，但实际是): [2, 2, 2]

原因是：闭包捕获的是变量 i 本身（是同一个cell），不是循环当时那一刻 i 的值。循环结束时 i 最终停在2，之后不管调用哪个lambda，它们读的都是同一个cell里当前的值——也就是循环结束后遗留的2。

修复：用默认参数在函数定义那一刻求值funcs2 = [] for i in range(3): funcs2.append(lambda i=i: i) 修复后的结果: [0, 1, 2]

分步演示：闭包是怎么记住(以及误记)外部变量的

每一步都是本文上面用Python 3.14跑出来的原始结果。