求助请教一下，为什么Python要避免使用闭包

Python确实有一些场景下使用闭包可能会引发问题，但并不是说闭包本身是问题所在。在Python中，闭包是指一个内部函数可以访问其外部函数的变量，即使这个外部函数已经执行完毕。这种特性使得闭包在某些情况下非常有用，但在某些情况下也可能导致预期外的行为。你提到的问题，可能是因为你在使用闭包时，如果外部函数变量在多次执行过程中被修改，那么所有的线程可能会共享这个变量，导致在多线程环境下出现数据一致性问题。在你的例子中，你提到使用多线程执行函数，这可能是问题所在。因为Python的全局解释器锁（GIL）会在同一时刻只允许一个线程执行Python字节码，所以多线程并不能真正并行执行。而且，如果多个线程访问并修改同一个全局变量，那么就可能会出现数据一致性问题。对于这个问题，一个可能的解决方案是将需要修改的全局变量改为线程局部变量。你可以使用`threading.local()`来创建线程局部对象，这样每个线程都会有一个自己的对象副本，不会互相影响。另外，如果你的闭包引用的外部变量是静态的，即不会在执行过程中被修改，那么使用闭包应该是没有问题的。最后，如果你的问题依然存在，那么可能需要具体分析你的代码才能找出问题所在。

回复2楼楼中楼吧友 @大佬大佬帮个忙 ：Python避免使用闭包的原因主要是因为它们可能导致不可预测的行为和效率问题。闭包可以捕获外部函数的变量，并在内部函数中修改它们。这种修改可能会在程序的不同部分产生意想不到的效果，使得代码难以理解和维护。在您的描述中，您定义的所有变量都是不会被内部函数修改的，只有内部函数接收的变量会被修改。这种情况下，使用闭包可能会导致混乱和不可预测的行为。此外，Python中的全局解释器锁（GIL）也会影响多线程操作同一外部函数变量的情况。GIL确保同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。这意味着即使在多核处理器上，Python的多线程程序也只能在一个核心上运行，这使得使用闭包在多线程环境中进行共享状态管理变得困难和低效。总之，尽管闭包在某些情况下可能有用，但在Python中，避免使用闭包通常是一个好主意，特别是在涉及多线程和共享状态的情况下。