Python全局变量和局部变量

python中，对于变量作用域的规定有些不一样。

在诸如C/C++、java等编程语言中，默认在函数的内部是能够直接訪问在函数外定义的全局变量的，可是这一点在python中就会有问题。以下是一个样例。

test.py:
#!/usr/bin/python

COUNT=1

def func():
    COUNT = COUNT + 1

func()
Python test.py。会执行报错：
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 8, in <module>
    func()
  File "test.py", line 6, in func
    COUNT = COUNT + 1
UnboundLocalError: local variable 'COUNT' referenced before assignment

“UnboundLocalError: local variable 'COUNT' referenced before assignment”的意思是变量COUNT在赋值之前被引用。

这里要知道python和其他编程语言不一样的地方。像C/C++之类的编程语言。变量名称实际上是代表的一块内存区域。对该变量赋值的意思就是将新的值放入该变量指定的内存区域。而对于python来说。全部的变量都是对内存区域的引用，对变量赋值相当于将变量引用的内存从一块区域改变到另外一块存放新值的区域。

也就是说，C/C++中，变量名和内存区域的相应关系不会变，变的仅仅是相应内存中存放的值；而在python中，变量仅仅是对存放其值的内存区域的引用，变量值的改变不是由于变量指向的内存区域中的值发生了变化，而是变量引用了新的存放新值的内存区域。

python中的全部变量都是相当于java中的不可变的变量，不论什么一次值的改变都相应着变量引用内存区域的变化。

差别例如以下图1：

图1 变量的比較

python中有一个id函数，python中有一个id函数。help(id)能够看到它的说明。例如以下：

Help on built-in function id in module __builtin__:
id(...)
    id(object) -> integer    
    Return the identity of an object.  This is guaranteed to be unique among simultaneously existing objects.(Hint: it's the object's memory address.)
(END)

简单地说，id函数反应的是对象的内存地址，看以下的实验结果：

test.py：
#!/usr/bin/python

COUNT = 1 
for i in range(5):
    COUNT = COUNT + 1 
    print id(COUNT)

python test.py执行结果：
11031328
11031304
11031280
11031256
11031232

这里和上面图上说明的相吻合，python中每一次赋值都使变量引用的内存空间发生了改变。

回到上面“referenced before assignment”的错误，之所以会发生这样的错误是由于python在函数中发现对于COUNT变量的赋值。会将其加入到函数的局部命名空间（实际上，这是在函数执行到赋值操作之前发生的）。

进行赋值操作时。赋值操作符的右边引用了COUNT变量。而这时COUNT变量仅仅是被加入到了函数的局部命名空间，而没有被详细赋值，所以会发生上面的错误。实际上。这里问题就出在赋值操作的地方，由于有赋值操作导致该变量被加入到了函数的局部命名空间。假设没有赋值，仅仅是引用该变量，是没有什么问题的，例如以下：

test.py：
#!/usr/bin/python

COUNT=1

def func():
    temp = COUNT + 1 
    print "temp:",COUNT
    print "COUNT:",COUNT

func()

python test.py执行结果：
temp: 1
COUNT: 1

这样，COUNT变量没有被加入到函数的局部命名空间，python解释器在函数的局部命名空间中没有查找到它。然后。python解释器会继续在全局的命名空间中查找，结果在全局命名空间中找到COUNT的定义并引用它的值，所以程序执行没有不论什么问题。

到这里你可能会问，难道在函数中没法改动全局变量的值吗？不是的，假设要在函数中改动全局变量的值，就要在函数中对该变量进行global声明，以告诉python解释器，该变量是全局命名空间中的，例如以下：

test.py：
#!/usr/bin/python

COUNT=1

def func():
    global COUNT
    COUNT = COUNT + 1 
    print "COUNT:",COUNT

func()

python test.py执行结果：
COUNT: 2

OK. ^_^