# 5.8 【基础】变量的作用域
## 1. 作用域
Python的作用域可以分为四种:
- L (Local) 局部作用域
- E (Enclosing) 闭包函数外的函数中
- G (Global) 全局作用域
- B (Built-in) 内建作用域
变量/函数 的查找顺序:
L –> E –> G –>B
意思是,在局部找不到的,便去局部外的局部作用域找(例如 闭包),再找不到的就去全局作业域里找,再找不到就去内建作业域中找。
会影响 变量/函数 作用范围的有
- 函数:def 或 lambda
- 类:class
- 关键字:global noglobal
- 文件:*py
- 推导式:[],{},()等,仅限Py3.x中,Py2.x会出现变量泄露。
1、赋值在前,引用在后
```python
# ------同作用域内------
name = "MING"
print(name)
# ------不同作用域内------
name = "MING"
def main():
print(name)
```
2、引用在前,赋值在后(同一作用域内)
```python
print(name)
name = "MING"
# UnboundLocalError: local variable 'name' referenced before assignment
```
3、赋值在低层,引用在高层
```python
# L -> E -> G -> B
# 从左到右,由低层到高层
def main():
name = "MING"
print(name)
# NameError: name 'name' is not defined
```
## 2. 闭包
闭包这个概念很重要噢。你一定要掌握。
>在一个外函数中定义了一个内函数,内函数里运用了外函数的临时变量,并且外函数的返回值是内函数的引用。这样就构成了一个闭包。其实装饰函数,很多都是闭包。
好像并不难理解,为什么初学者会觉得闭包难以理解呢?
我解释一下,你就明白了。
一般情况下,在我们认知当中,如果一个函数结束,函数的内部所有东西都会释放掉,还给内存,局部变量都会消失。但是闭包是一种特殊情况,如果外函数在结束的时候发现有自己的临时变量将来会在内部函数中用到,就把这个临时变量绑定给了内部函数,然后自己再结束。
你可以看下面这段代码,就构成了闭包。在内函数里可以引用外函数的变量。
```python
def deco():
name = "MING"
def wrapper():
print(name)
return wrapper
deco()()
# 输出:MING
```
## 3. 改变作用域
变量的作用域,与其定义(或赋值)的位置有关,但不是绝对相关。
因为我们可以在某种程度上去改变`向上`的作用范围。
- 关键字:global
将 局部变量 变为全局变量
- 关键字:nonlocal
可以在闭包函数中,引用并使用闭包外部函数的变量(非全局的噢)
global好理解,这里只讲下nonlocal。
先来看个例子
```python
def deco():
age = 10
def wrapper():
age += 1
return wrapper
deco()()
```
运行一下,会报错。
```
# UnboundLocalError: local variable 'age' referenced before assignment
```
但是这样就OK
```
def deco():
age = 10
def wrapper():
nonlocal age
age += 1
return wrapper
deco()()
# 输出:11
```
其实,你如果不使用 `+=`、`-=`等一类的操作,不加nonlocal也没有关系。这就展示了闭包的特性。
```
def deco():
age = 10
def wrapper():
print(age)
return wrapper
deco()()
# 输出:10
```
## 4. 变量集合
在Python中,有两个内建函数,你可能用不到,但是需要掌握它们。
- globals() :以dict的方式存储所有全局变量
- locals():以dict的方式存储所有局部变量
globals()
```python
def foo():
print("I am a func")
def bar():
foo="I am a string"
foo_dup = globals().get("foo")
foo_dup()
bar()
# 输出
# I am a func
```
locals()
```python
other = "test"
def foobar():
name = "MING"
gender = "male"
for key,value in locals().items():
print(key, "=", value)
foobar()
# 输出
# name = MING
# gender = male
```
----
- 第一章:安装运行
- 1.1 【环境】快速安装 Python 解释器
- 1.2 【环境】Python 开发环境的搭建
- 1.3 【基础】两种运行 Python 程序方法
- 第二章:数据类型
- 2.1 【基础】常量与变量
- 2.2 【基础】字符串类型
- 2.3 【基础】整数与浮点数
- 2.4 【基础】布尔值:真与假
- 2.5 【基础】学会输入与输出
- 2.6 【基础】字符串格式化
- 2.6 【基础】运算符(超全整理)
- 第三章:数据结构
- 3.1 【基础】列表
- 3.2 【基础】元组
- 3.3 【基础】字典
- 3.4 【基础】集合
- 3.5 【基础】迭代器
- 3.6 【基础】生成器
- 第四章:控制流程
- 4.1 【基础】条件语句:if
- 4.2 【基础】循环语句:for
- 4.3 【基础】循环语句:while
- 4.4 【进阶】五种推导式
- 第五章:学习函数
- 5.1 【基础】普通函数
- 5.2 【基础】匿名函数
- 5.3 【基础】高阶函数
- 5.4 【基础】反射函数
- 5.5 【基础】偏函数
- 5.6 【进阶】泛型函数
- 5.7 【基础】变量的作用域
- 5.8 【进阶】上下文管理器
- 5.9 【进阶】装饰器的六种写法
- 第六章:错误异常
- 6.1 【基础】什么是异常?
- 6.2 【基础】如何抛出和捕获异常?
- 6.3 【基础】如何自定义异常?
- 6.4 【进阶】如何关闭异常自动关联上下文?
- 6.5 【进阶】异常处理的三个好习惯
- 第七章:类与对象
- 7.1 【基础】类的理解与使用
- 7.2 【基础】静态方法与类方法
- 7.3 【基础】私有变量与私有方法
- 7.4 【基础】类的封装(Encapsulation)
- 7.5 【基础】类的继承(Inheritance)
- 7.6 【基础】类的多态(Polymorphism)
- 7.7 【基础】类的 property 属性
- 7.8 【进阶】类的 Mixin 设计模式
- 7.9 【进阶】类的魔术方法(超全整理)
- 7.10 【进阶】神奇的元类编程(metaclass)
- 7.11 【进阶】深藏不露的描述符(Descriptor)
- 第八章:包与模块
- 8.1 【基础】什么是包、模块和库?
- 8.2 【基础】安装第三方包的八种方法
- 8.3 【基础】导入单元的构成
- 8.4 【基础】导入包的标准写法
- 8.5 【进阶】常规包与空间命名包
- 8.6 【进阶】花式导包的八种方法
- 8.7 【进阶】包导入的三个冷门知识点
- 8.8 【基础】pip 的超全使用指南
- 8.9 【进阶】理解模块的缓存
- 8.10 【进阶】理解查找器与加载器
- 8.11 【进阶】实现远程导入模块
- 8.12 【基础】分发工具:distutils和setuptools
- 8.13 【基础】源码包与二进制包有什么区别?
- 8.14 【基础】eggs与wheels 有什么区别?
- 8.15 【进阶】超详细讲解 setup.py 的编写
- 8.16 【进阶】打包辅助神器 PBR 是什么?
- 8.17 【进阶】开源自己的包到 PYPI 上
- 第九章:调试技巧
- 9.1 【调试技巧】超详细图文教你调试代码
- 9.2 【调试技巧】PyCharm 中指定参数调试程序
- 9.3 【调试技巧】PyCharm跑完后立即进入调试模式
- 9.4 【调试技巧】脚本报错后立即进入调试模式
- 9.5 【调试技巧】使用 PDB 进行无界面调试
- 9.6 【调试技巧】如何调试已经运行的程序?
- 9.7 【调试技巧】使用 PySnopper 调试疑难杂症
- 9.8 【调试技巧】使用 PyCharm 进行远程调试
- 第十章:并发编程
- 10.1 【并发编程】从性能角度初探并发编程
- 10.2 【并发编程】创建多线程的几种方法
- 10.3 【并发编程】谈谈线程中的“锁机制”
- 10.4 【并发编程】线程消息通信机制
- 10.5 【并发编程】线程中的信息隔离
- 10.6 【并发编程】线程池创建的几种方法
- 10.7 【并发编程】从 yield 开始入门协程
- 10.8 【并发编程】深入理解yield from语法
- 10.9 【并发编程】初识异步IO框架:asyncio 上篇
- 10.10 【并发编程】深入异步IO框架:asyncio 中篇
- 10.11 【并发编程】实战异步IO框架:asyncio 下篇
- 10.12 【并发编程】生成器与协程,你分清了吗?
- 10.14 【并发编程】浅谈线程安全那些事儿
- 第十二章:虚拟环境
- 12.1 【虚拟环境】为什么要有虚拟环境?
- 12.2 【虚拟环境】方案一:使用 virtualenv
- 12.3 【虚拟环境】方案二:使用 pipenv
- 12.4 【虚拟环境】方案三:使用 pipx
- 12.5 【虚拟环境】方案四:使用 poetry
- 第十三章:绝佳工具
- 13.1 【静态检查】mypy 的使用
- 13.2 【代码测试】pytest 的使用
- 13.3 【代码提交】pre-commit hook
- 13.4 【项目生成】cookiecutter 的使用
- 第十四章:数据可视化
- 14.1 【可视化之matplotlib】一图带你入门matplotlib
- 14.2 【可视化之matplotlib】详解六种可视化图表
- 14.3 【可视化之matplotlib】 绘制正余弦函数图象
- 14.4 【可视化之matplotlib】难点:子图与子区
- 14.5 【可视化之matplotlib】绘制酷炫的gif动态图
- 14.6 【可视化之matplotlib】自动生成图像视频
- 14.7 【可视化神器】最高级的可视化神器: plotly_express