Python3 命名空间和作用域

Python3 命名空间和作用域

命名空间

先看看官方文档的一段话:

A namespace is a mapping from names to objects.Most namespaces are currently implemented as Python dictionaries。

命名空间(Namespace)是从名称到对象的映射,大部分的命名空间都是通过 Python 字典来实现的。

命名空间提供了在项目中避免名字冲突的一种方法。各个命名空间是独立的,没有任何关系的,所以一个命名空间中不能有重名,但不同的命名空间是可以重名而没有任何影响。

我们举一个计算机系统中的例子,一个文件夹(目录)中可以包含多个文件夹,每个文件夹中不能有相同的文件名,但不同文件夹中的文件可以重名。

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一般有三种命名空间:

  • 内置名称(built-in names), Python 语言内置的名称,比如函数名 abs、char 和异常名称 BaseException、Exception 等等。
  • 全局名称(global names),模块中定义的名称,记录了模块的变量,包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。
  • 局部名称(local names),函数中定义的名称,记录了函数的变量,包括函数的参数和局部定义的变量。(类中定义的也是)

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命名空间查找顺序:

假设我们要使用变量 zhishitu,则 Python 的查找顺序为:局部的命名空间去 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间

如果找不到变量 zhishitu,它将放弃查找并引发一个 NameError 异常:

NameError: name 'zhishitu' is not defined。

命名空间的生命周期:

命名空间的生命周期取决于对象的作用域,如果对象执行完成,则该命名空间的生命周期就结束。

因此,我们无法从外部命名空间访问内部命名空间的对象。

实例


# var1 是全局名称
var1 = 5
def some_func():
 
    # var2 是局部名称
    var2 = 6
    def some_inner_func():
 
        # var3 是内嵌的局部名称
        var3 = 7

如下图所示,相同的对象名称可以存在于多个命名空间中。

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作用域

A scope is a textual region of a Python program where a namespace is directly accessible. "Directly accessible" here means that an unqualified reference to a name attempts to find the name in the namespace.

作用域就是一个 Python 程序可以直接访问命名空间的正文区域。

在一个 python 程序中,直接访问一个变量,会从内到外依次访问所有的作用域直到找到,否则会报未定义的错误。

Python 中,程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的,访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。Python 的作用域一共有4种,分别是:

有四种作用域:

  • L(Local):最内层,包含局部变量,比如一个函数/方法内部。
  • E(Enclosing):包含了非局部(non-local)也非全局(non-global)的变量。比如两个嵌套函数,一个函数(或类) A 里面又包含了一个函数 B ,那么对于 B 中的名称来说 A 中的作用域就为 nonlocal。
  • G(Global):当前脚本的最外层,比如当前模块的全局变量。
  • B(Built-in): 包含了内建的变量/关键字等,最后被搜索。

规则顺序: L –> E –> G –> B

在局部找不到,便会去局部外的局部找(例如闭包),再找不到就会去全局找,再者去内置中找。

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g_count = 0  # 全局作用域
def outer():
    o_count = 1  # 闭包函数外的函数中
    def inner():
        i_count = 2  # 局部作用域

内置作用域是通过一个名为 builtin 的标准模块来实现的,但是这个变量名自身并没有放入内置作用域内,所以必须导入这个文件才能够使用它。在Python3.0中,可以使用以下的代码来查看到底预定义了哪些变量:

>>> import builtins
>>> dir(builtins)

Python 中只有模块(module),类(class)以及函数(def、lambda)才会引入新的作用域,其它的代码块(如 if/elif/else/、try/except、for/while等)是不会引入新的作用域的,也就是说这些语句内定义的变量,外部也可以访问,如下代码:


>>> if True:
...  msg = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg
'I am from Runoob'
>>> 

实例中 msg 变量定义在 if 语句块中,但外部还是可以访问的。

如果将 msg 定义在函数中,则它就是局部变量,外部不能访问:


>>> def test():
...     msg_inner = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg_inner
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'msg_inner' is not defined
>>> 

从报错的信息上看,说明了 msg_inner 未定义,无法使用,因为它是局部变量,只有在函数内可以使用。

全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时,所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例:

实例(Python 3.0+)


#!/usr/bin/python3
 
total = 0 # 这是一个全局变量
# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
    #返回2个参数的和."
    total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
    print ("函数内是局部变量 : ", total)
    return total
 
#调用sum函数
sum( 10, 20 )
print ("函数外是全局变量 : ", total)

以上实例输出结果:


函数内是局部变量 :  30
函数外是全局变量 :  0

global 和 nonlocal关键字

当内部作用域想修改外部作用域的变量时,就要用到 global 和 nonlocal 关键字了。

以下实例修改全局变量 num:

实例(Python 3.0+)


#!/usr/bin/python3
 
num = 1
def fun1():
    global num  # 需要使用 global 关键字声明
    print(num) 
    num = 123
    print(num)
fun1()
print(num)

以上实例输出结果:


1
123
123

如果要修改嵌套作用域(enclosing 作用域,外层非全局作用域)中的变量则需要 nonlocal 关键字了,如下实例:

实例(Python 3.0+)


#!/usr/bin/python3
 
def outer():
    num = 10
    def inner():
        nonlocal num   # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)
    inner()
    print(num)
outer()

以上实例输出结果:


100
100

另外有一种特殊情况,假设下面这段代码被运行:

实例(Python 3.0+)


#!/usr/bin/python3
 
a = 10
def test():
    a = a + 1
    print(a)
test()

以上程序执行,报错信息如下:


Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 7, in <module>
    test()
  File "test.py", line 5, in test
    a = a + 1
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

错误信息为局部作用域引用错误,因为 test 函数中的 a 使用的是局部,未定义,无法修改。

修改 a 为全局变量:

实例

#!/usr/bin/python3
 
a = 10
def test():
    global a
    a = a + 1
    print(a)
test()

执行输出结果为:


11

也可以通过函数参数传递:

实例(Python 3.0+)


#!/usr/bin/python3
 
a = 10
def test(a):
    a = a + 1
    print(a)
test(a)

执行输出结果为:


11
计算机