在Python中使用闭包模拟静态变量
问题的出现原因是Python中没有静态变量的概念，而有些情况下我们需要模拟静态变量的行为。
解决方法是使用闭包来模拟静态变量。闭包是指一个函数可以访问其词法作用域外的变量，并将这些变量一同带入函数的执行环境中。
在给定的例子中，函数f接受一个参数a，并返回一个内部函数inner。内部函数inner接受两个参数h和a，其中h是一个初始值为1的变量。在inner函数内部，我们将h和a相加并打印出来，然后返回一个新的内部函数，这个内部函数的参数为x。新的内部函数会调用inner函数，并将h的值加1，并将新的h和x作为参数传入inner函数中。
通过这种方式，我们可以实现在每次调用内部函数时，h的值都会自增。
在给定的例子中，我们首先调用f函数并传入参数0，将返回的内部函数赋值给变量g。然后，我们连续三次调用g函数，并每次传入参数0。每次调用g函数时，h的值都会自增，并将新的h和传入的参数相加后打印出来。
最后，我们再次调用f函数，并将其结果打印出来。这次调用会生成一个新的内部函数，并将h的初始值重置为1。然后，我们连续两次调用g函数，并每次传入参数0。由于这是一个新的内部函数，h的值从1开始自增，并将新的h和传入的参数相加后打印出来。
整个过程的输出结果为：
1
2
3
1
4
4
通过使用闭包，我们成功地模拟了静态变量的行为。
在Python 3中，我们可以使用闭包来模拟静态变量。这个问题的出现是因为在之前的Python版本中，如果在inner()函数中尝试给h赋值，那么h会被认为是inner()函数的本地变量。所以我们有两种选择：(a) 先赋值再使用。这样在inner()函数中的h会遮蔽f()函数中的h，并且在每次调用后不会被保留，这不是我们想要的结果。(b) 先使用再赋值。但是由于h被认为是inner()函数的本地变量，所以在赋值之前不能使用它，因为它还没有被绑定。通过使用h = [1]，在inner()函数中我们只是使用它，只是引用它，而没有给h本身赋值，只是给h[0]赋值。
在Python 3中，我们可以使用nonlocal关键字来解决这个问题。nonlocal关键字用于声明一个变量是非本地（nonlocal）的，即它是在上一层函数中定义的变量。这样，在inner()函数中使用nonlocal h之后，我们就可以在函数内部对h进行赋值操作了。
在之前的Python版本中，我们可以通过使用列表来解决这个问题。在f()函数中，我们定义了一个包含一个元素的列表h，然后在inner()函数中使用h[0]来引用这个变量。通过这种方式，我们可以在inner()函数中对h[0]进行赋值操作，达到模拟静态变量的效果。
Python 3中可以使用闭包和nonlocal关键字来模拟静态变量，而在之前的版本中可以使用列表来达到相同的效果。