多态

我们可以看到，Python 不用考虑输入的数据类型，而是将其交给具体的代码去判断执行，同样的一个函数（比如这边的相加函数 my_sum()），可以同时应用在整型、列表、字符串等等的操作中。

在编程语言中，我们把这种行为称为多态。这也是 Python 和其他语言，比如 Java、C 等很大的一个不同点。当然，Python 这种方便的特性，在实际使用中也会带来诸多问题。因此，必要时请你在开头加上数据的类型检查。

def my_sum(a, b):
    if type(a) == type(b):
        if isinstance(a, (int, str, list)):
            return a + b
        else:
            raise Exception("input is not int/str/list")
    else:
        raise Exception("input type is not same")

print(my_sum(3, 5))
# 输出
# 8

print(my_sum([1, 2], [3, 4]))
# 输出
# [1, 2, 3, 4]

print(my_sum('hello ', 'world'))
# 输出
# hello world

print(my_sum([1, 2], 'hello'))
# 输出
# input type is not same

函数嵌套

Python 函数的另一大特性，是 Python 支持函数的嵌套。所谓的函数嵌套，就是指函数里面又有函数，比如：

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def f1():
    print('hello')
    def f2():
        print('world')
    f2()
f1()

# 输出
hello
world

嵌套带来的好处

1.函数的嵌套能够保证内部函数的隐私。

内部函数只能被外部函数所调用和访问，不会暴露在全局作用域，因此，如果你的函数内部有一些隐私数据（比如数据库的用户、密码等），不想暴露在外，那你就可以使用函数的的嵌套，将其封装在内部函数中，只通过外部函数来访问。比如：

def connect_DB():
    def get_DB_configuration():
        ...
        return host, username, password
    conn = connector.connect(get_DB_configuration())
    return conn

这里的函数get_DB_configuration是内部函数，它无法在 connect_DB()函数以外被单独调用。也就是说，下面这样的外部直接调用是错误的：

get_DB_configuration()

# 输出
NameError: name 'get_DB_configuration' is not defined

2.合理的使用函数嵌套，能够提高程序的运行效率。

看下面这个例子：

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def factorial(input):
    # validation check
    if not isinstance(input, int):
        raise Exception('input must be an integer.')
    if input < 0:
        raise Exception('input must be greater or equal to 0' )

    def inner_factorial(input):
        if input <= 1:
            return 1
        return input * inner_factorial(input-1)
    return inner_factorial(input)

print(factorial(5))

这里，我们使用递归的方式计算一个数的阶乘。因为在计算之前，需要检查输入是否合法，所以写成了函数嵌套的形式，这样一来，输入是否合法就只用检查一次。而如果我们不使用函数嵌套，那么每调用一次递归便会检查一次，这是没有必要的，也会降低程序的运行效率。

实际工作中，如果你遇到相似的情况，输入检查不是很快，还会耗费一定的资源，那么运用函数的嵌套就十分必要。

函数变量作用域

1.局部变量优先级高于全局变量

如果遇到函数内部局部变量和全局变量同名的情况，那么在函数内部，局部变量会覆盖全局变量，比如下面这种：

MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):
    MIN_VALUE = 3
    ...

这里MIN_VALUE=3

2.不能在函数内部随意改变全局变量的值

VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):
    ...
    MIN_VALUE += 1
    ...
validation_check(5)

如果运行这段代码，程序便会报错：

UnboundLocalError: local variable 'MIN_VALUE' referenced before assignment

这是因为，Python 的解释器会默认函数内部的变量为局部变量，但是又发现局部变量 MIN_VALUE 并没有声明，因此就无法执行相关操作。所以，如果我们一定要在函数内部改变全局变量的值，就必须加上 global 这个声明：

MIN_VALUE = 1
MAX_VALUE = 10
def validation_check(value):
    global MIN_VALUE
    ...
    MIN_VALUE += 1
    ...
validation_check(5)

这里的 global 关键字，并不表示重新创建了一个全局变量 MIN_VALUE，而是告诉 Python 解释器，函数内部的变量MIN_VALUE，就是之前定义的全局变量，并不是新的全局变量，也不是局部变量。这样，程序就可以在函数内部访问全局变量，并修改它的值了.

3.对于嵌套函数来说，内部函数可以访问外部函数定义的变量，但是无法修改，若要修改，必须加上 nonlocal 这个关键字：

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def outer():
    x = "local"
    def inner():
        nonlocal x # nonlocal关键字表示这里的x就是外部函数outer定义的变量x
        x = 'nonlocal'
        print("inner:", x)
    inner()
    print("outer:", x)
outer()
# 输出
inner: nonlocal
outer: nonlocal

闭包

闭包（closure）其实和刚刚讲的嵌套函数类似，不同的是：

• 在嵌套函数中外部函数返回的是一个具体的值
• 闭包中外部函数返回的是一个函数，返回的函数通常赋于一个变量，这个变量可以在后面被继续执行调用。

比如，我们想计算一个数的 n 次幂，用闭包可以写成下面的代码

def nth_power(exponent):
    def exponent_of(base):
        return base ** exponent
    return exponent_of # 返回值是exponent_of函数

square = nth_power(2) # 计算一个数的平方
cube = nth_power(3) # 计算一个数的立方 
square
# 输出
<function __main__.nth_power.<locals>.exponent(base)>

cube
# 输出
<function __main__.nth_power.<locals>.exponent(base)>

print(square(2))  # 计算2的平方
print(cube(2)) # 计算2的立方
# 输出
4 # 2^2
8 # 2^3

需要注意的是，在执行完square = nth_power(2)和cube = nth_power(3)后，外部函数 nth_power() 的参数 exponent，仍然会被内部函数exponent_of()记住。这样，之后我们调用 square(2) 或者 cube(2) 时，程序就能顺利地输出结果，而不会报错说参数 exponent 没有定义。

闭包解决了函数运行基础变量问题，尤其这个函数需要被多次调用的时候。

补充：UnboundLocalError

函数虽然在不被调用的情况下不会执行，但是python解释器会做一些变量检测、或者类型检测，比如是不是有yield，如果有那么就会被标记为生成器，这个在编译成字节码的时候就已经确定了。

import dis
x = 1
y = 2


def foo():
    print(x)
    x = 2
    print(y)

dis.dis(foo)

# 直接调用 foo() 会报错
# UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

# 输出
  7           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_FAST                0 (x)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 POP_TOP

  8           8 LOAD_CONST               1 (2)
             10 STORE_FAST               0 (x)

  9          12 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             14 LOAD_GLOBAL              1 (y)
             16 CALL_FUNCTION            1
             18 POP_TOP
             20 LOAD_CONST               0 (None)