这与编译器在编译为字节码时基于不相关分支进行静态分析无关；这要简单得多。
Python有一个区分全局变量，闭包变量和局部变量的规则。在函数中分配的所有变量（包括隐式分配给参数的参数）都是局部变量（除非它们具有
globalor
nonlocal语句）。参考文档的“绑定和命名”及后续章节对此进行了说明。
这并不是要使解释器简单，而是要使规则足够简单以使人类读者通常可以直观地理解，并且在不直观时可以很容易地被人解决。（这对于此类情况尤其重要-
行为并非到处都是直观的，因此Python将规则保持足够简单，以使一旦学习，该情况仍然很明显。但是您肯定必须在此之前学习该规则是的，当然，大多数人是第一次对规则感到惊讶来学习该规则的…）
即使优化器足够聪明，可以完全删除与之相关的任何字节码
if False: ord=None，
ord但根据语言语义规则，仍必须是局部变量。
因此：
ord=函数中有一个，因此对的所有引用
ord都是对局部变量的引用，而不是碰巧具有相同名称的任何全局或非局部变量，因此您的代码是
UnboundLocalError。
许多人在不了解实际规则的情况下走了过来，而是使用了更简单的规则：变量是
- 如果可能，则为本地，否则为
- 如果可能，将其封闭，否则
- 如果是全局变量，则为全局变量，否则
- 内置（如果内置），否则
- 一个错误
尽管这种方法在大多数情况下都有效，但在某些情况下（例如这种情况）可能会产生误导。具有以Lisp样式完成LEGB范围界定的语言会看到它
ord不在本地名称空间中，因此会返回全局名称，但Python不会这样做。您可以说这
ord
是
在本地名称空间中，但是绑定到一个特殊的“未定义”值，它实际上接近幕后发生的事情，但这不是Python规则所说的，尽管这样做可能更直观简单的情况下，很难进行推理。
如果您好奇这是如何工作的，请执行以下操作：
在CPython中，编译器将扫描您的函数以查找所有以标识符为目标的赋值，并将其存储在数组中。它删除全局变量和非局部变量。该数组最终将作为您的代码对象的数组
co_varnames，因此，假设您
ord是
co_varnames[1]。然后，对该变量的每次使用都会编译为
LOAD_FAST1或
STORE_FAST 1，而不是编译为
LOAD_NAME或
STORE_GLOBAL或其他操作。解释时，这
LOAD_FAST1只是将框架的内容加载
f_locals[1]到堆栈中。它
f_locals以NULL指针数组而不是指向Python对象的指针开始，如果
LOAD_FAST加载了NULL指针，它将引发
UnboundLocalError。
