图解python | 命名空间与作用域

ShowMeAI研究中心

作者：韩信子@ShowMeAI
教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/56
本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/89
声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处

Python命名空间和作用域

命名空间与作用域是程序设计中的基础概念，深入理解有助于理解变量的生命周期，减少代码中的莫名其妙bug。

1.命名空间

命名空间，也称为Namespace、名称空间或名字空间，指的是从名字到对象的一个映射关系，类似于字典中的键值对，Python中很多命名空间的实现用的就是字典。

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。

以电脑文件目录为例，一个文件夹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。

Python 命名空间 / namespace

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）

3种命名空间（namespace）

  • 命名空间查找顺序:

假设我们要使用变量showmeai，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showmeai，它将放弃查找并引发一个 NameError 异常:

NameError: name 'showmeai' 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。

num1 = 5
def some_func():
 
    # num2 是局部名称
    num2 = 6
    def some_inner_func():
 
        # num3 是内嵌的局部名称
        num3 = 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。

命名空间（namespace）的生命周期

2.作用域

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：

  • 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。

Python 作用域

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.x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 a member of ShowMeAI'
... 
>>> msg
'I am a member of ShowMeAI'
>>>

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 a member of ShowMeAI'
... 
>>> 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。

（1）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。如下示例代码：

total = 0 # 这是一个全局变量
# 可写函数说明
def my_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
my_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

（2）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。

以下示例代码修改全局变量 num：

num = 1
def my_func():
    global num  # 需要使用 global 关键字声明
    print(num) 
    num = 123
    print(num)
my_func()
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：

def outer_num():
    num = 10
    def inner():
        nonlocal num   # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)
    inner()
    print(num)
outer_num()

以上示例输出结果：

100
100

另外有一种特殊情况，假设下面这段代码被运行：

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：

a = 10
def test_global():
    global a
    a = a + 1
    print(a)
test_global()

执行输出结果为：

11

也可以通过函数参数传递：

a = 10
def test_arg(a):
    a = a + 1
    print(a)
test_arg(a)

执行输出结果为：

11

3.视频教程

也可以点击 这里 到B站查看有【中英字幕】的版本

【双语字幕+资料下载】Python 3全系列基础教程，全程代码演示&讲解！10小时视频42节，保证你能掌握Python！快来一起跟着视频敲代码~

https://www.bilibili.com/video/BV1yg411c7Nw?p=16&share_source=copy_web

资料与代码下载

本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，可以访问google的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！

本教程系列涉及的Python速查表可以在以下地址下载获取：

拓展参考资料

ShowMeAI图解Python编程系列推荐（要点速查版）

ShowMeAI系列教程精选推荐

posted @ 2022-02-23 18:05  ShowMeAI  阅读(126)  评论(0)  编辑  收藏  举报