Python UnboundLocalError:int vs list

我知道这个错误消息已经讨论过很多次了，但我还没有找到以下解释：

def random2(seed):
    x = seed
    def update():
        x = ( x * 16807 ) % 2147483647
        return x
    return update

r = random2(17283945)
print(r())

这不起作用，因为通过返回函数[UnboundLocalError]，变量x的作用域似乎丢失了。好啊但现在我发现这绝对没有问题

def random(seed):
    x = [seed]
    def update():
        x.append(( x.pop() * 16807 ) % 2147483647 )
        return x[0]
    return update

r = random(17283945)
print(r()) #580971270
print(r()) #1923475628
print(r()) #1783541505

我有点困惑，为什么在这种情况下，x的范围仍然有效。这似乎与（im）易变性有关，但这对我来说仍然没有多大意义

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非常感谢。

当您在变量名称后添加赋值运算符（

=

）时，该变量将自动假定为本地变量。因为你试图在赋值之前引用它，所以你得到了错误

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在第二个示例中，您从未将变量

x

赋给任何对象，您只是对其进行了适当的变异。

如果您使用的是Python 3，则可以使用

非局部x

def random2(seed):
    x = seed
    def update():
        nonlocal x
        x = ( x * 16807 ) % 2147483647
        return x
    return update

r = random2(17283945)
print(r())

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在Python2中，我总是像您那样处理列表。

@volatility已经解释了为什么会发生这种情况，但为了便于参考，您可以编写一个类似的函数，避免使用生成器嵌套作用域

def random(seed):
    x = seed
    while True:
        x = ( x * 16807 ) % 2147483647
        yield x

这将给你一个伪随机数序列，当你像随机（100）中的rand_num那样迭代时。您还可以根据需要获得新的随机数，而无需使用for循环：

rand\u gen=random（100）；rand\u num=next（rand\u gen）

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您可以看到，随机数生成器是生成器的自然用途：函数更短、更清晰，可以以自然的方式使用（

for…in

和

next

），并且不太容易出现由于

非本地

引起的错误。有关生成器和产量的更好解释，请参阅。非常感谢！我是Python新手，不知道有“nonlocal”关键字……但这并没有改变外部函数中的

x

，这意味着每次都会产生相同的数字。伪随机数生成器每次都会给你不同的数字，而不是一次又一次地给你相同的数字。啊，好的，我没在想。我想最好的办法是使用发电机——我会改变我的答案。