def scope_test(): def do_local(): spam = "local spam" def do_nonlocal(): nonlocal spam spam = "nonlocal spam" def do_global(): global spam spam = "global spam" spam = "test spam" do_local() print("After local assignment:", spam) do_nonlocal() print("After nonlocal assignment:", spam) do_global() print("After global assignment:", spam) scope_test() print("In global scope:", spam)

这段代码是一个 Python 函数，函数名为 `scope_test`。该函数中定义了三个内部函数 `do_local`、`do_nonlocal` 和 `do_global`，分别用于测试不同作用域下的变量赋值情况。在函数 `scope_test` 中，首先定义了变量 `spam` 并赋值为字符串 "test spam"，然后分别调用了 `do_local`、`do_nonlocal` 和 `do_global` 函数，并打印出各自变量 `spam` 的值。

其中，`do_local` 函数中也定义了变量 `spam`，但该变量只在该函数内部生效，不会影响到外部的 `spam` 变量。`do_nonlocal` 函数中使用了关键字 `nonlocal`，表示要在外层作用域中查找变量 `spam`，并将其赋值为字符串 "nonlocal spam"，这会影响到外部函数 `scope_test` 中的 `spam` 变量。`do_global` 函数中使用了关键字 `global`，表示要在最外层的作用域中查找变量 `spam`，并将其赋值为字符串 "global spam"，这会影响到全局作用域中的 `spam` 变量。

最后，函数 `scope_test` 执行完毕后，会打印出变量 `spam` 的值，然后在全局作用域中再次打印变量 `spam` 的值。由于在 `do_global` 函数中修改了全局作用域中的 `spam` 变量，因此在全局作用域中打印出的 `spam` 变量的值将会是 "global spam"。

相关问题

def retry_on_exception(max_retries: int = 5, delay_interval: int = 20): def decorator(func): @wraps(func) def with_retry(*args, **kwargs): nonlocal max_retries, delay_interval，传参进去的东西也算非局部变量吗

是的，传入函数的参数也可以被视为非局部变量。在这段代码中，使用 `nonlocal` 关键字声明了 `max_retries` 和 `delay_interval` 为 nonlocal 变量，因此可以在内部函数 `with_retry` 中修改它们的值。当你在传参时，传入的参数值会覆盖默认值，从而改变 nonlocal 变量的值，因此在函数执行过程中的任何时刻，`max_retries` 和 `delay_interval` 都可能被修改。

def retry_on_exception(max_retries: int = 10, delay_interval: int = 20): def decorator(func): @wraps(func) def with_retry(*args, **kwargs): nonlocal max_retries, delay_interval retried_times = 0 while max_retries > retried_times: try: return func(*args, **kwargs) except (Exception) as e: retried_times += 1 print("retry times: {}".format(str(retried_times))) time.sleep(delay_interval) continue return func(*args, **kwargs) return with_retry return decorator

这段代码是一个装饰器函数，用于对被装饰的函数进行异常重试。其中，max_retries参数表示最大重试次数，默认为10次；delay_interval参数表示重试间隔时间，默认为20秒。当被装饰的函数发生异常时，会进行重试，直到达到最大重试次数或者成功执行为止。在每次重试时，会打印当前重试次数，并暂停一段时间后再次执行被装饰的函数。最终返回被装饰的函数的执行结果。