局部变量和全局变量

```

a=1

def  fun() :

    a=a+1

    print(a)

fun()

```

在执行这段代码时，会抛出 UnboundLocalError 异常，错误信息为 local variable 'a' referenced before assignment。这是因为在函数内部对变量 a 进行了赋值操作，建立了一个新的局部变量 a，与全局变量 a 同名但是不同，覆盖了全局变量 a 的作用域。因此，在函数内部使用变量 a 时实际上是在访问局部变量 a，而这个局部变量在函数定义中还没有被赋值，所以就会报错。

如果想在函数中修改全局变量 a，可以在函数内部先声明 global a，表示要使用的 a 是全局变量 a，然后再进行修改。例如：

```

a = 1
def fun():
    global a
    a = a + 1
    print(a)
fun()  # 输出结果为：2
 

```

这里加入了语句 global a，使得函数内部的操作不再创建一个新的局部变量 a，而是直接修改全局变量 a 的值。这样就可以正常输出结果了。但需要注意，在大多数情况下，最好不要在函数内部使用全局变量，而是通过参数传递的方式将需要修改的变量传入函数，并将修改后的值返回。这样可以避免命名冲突和意外的变量覆盖等问题，也有利于代码的可读性和可维护性。

在 Python 中函数执行结束后，其局部变量将自动由系统回收。这种自动回收机制是通过 Python 的垃圾回收机制实现的。

具体来说，Python 使用一种叫做引用计数（Reference Counting）的技术来追踪内存中每个对象的引用次数。当一个对象不再被任何变量或数据结构所引用时，Python 将自动对该对象进行回收和释放内存操作。在函数执行结束后，如果其局部变量不再被其他变量所持有，那么 Python 将自动回收这些局部变量所占据的内存空间。

需要注意的是，Python 的垃圾回收机制并非总能及时回收所有无用的对象，特别是在处理循环引用等情况时可能存在问题。为了避免这种情况，Python 还提供了一种名为「分代回收」（Generational Garbage Collection）的机制，可以更加有效地回收内存空间。