
Python变量作用域
1、作用域介绍
python中的作用域分4种情况: L:local,局部作用域,即函数中定义的变量;
E:enclosing,嵌套的父级函数的局部作用域,即包含此函数的上级函数的局部作用域,但不是全局的;
G:globa,全局变量,就是模块级别定义的变量; B:built-in,系统固定模块里面的变量,比如int, bytearray等。 搜索变量的优先级顺序依次是:作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域,也就是LEGB。
x = int(2.9) # int built-in
g_count = 0 # global
def outer():
o_count = 1 # enclosing
def inner():
i_count = 2 # local
当然,local和enclosing是相对的,enclosing变量相对上层来说也是local。
2、作用域产生
在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、try、for等)是不会引入新的作用域的,如下代码:
if True:
x = 1;
print(x)
# 1
这个是没有问题的,if并没有引入一个新的作用域,x仍处在当前作用域中,后面代码可以使用。
def test():
x2 = 2
print(x2)
# NameError: name 'x2' is not defined
def、class、lambda是可以引入新作用域的。
3、变量的修改
一个不在局部作用域里的变量默认是只读的,如果试图为其绑定一个新的值,python认为是在当前的局部作用域里创建一个新的变量,也就是说在当前局部作用域中,如果直接使用外部作用域的变量,那么这个变量是只读的,不能修改,如:
count = 10
def outer():
print(count)
count = 100
print(count)
outer()
#UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment
这里第一个print中,使用到了外部作用域的count,这样后面count就指外部作用域中的count了,再修改就会报错。 如果没使用过这个变量,而直接赋值,会认为是新定义的变量,此时会覆盖外部作用域中变量,如:
count = 10
def outer():
count = 100
print(count)
outer()
#100
内部作用域中直接声明了count=100,后面使用count都是内部作用域的了。
4、global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,当修改的变量是在全局作用域(global作用域)上的,就要使用global先声明一下,代码如下:
count = 10
def outer():
global count
print(count)
count = 100
print(count)
outer()
#10
#100
5、nonlocal关键字
global关键字声明的变量必须在全局作用域上,不能嵌套作用域上,当要修改嵌套作用域(enclosing作用域,外层非全局作用域)中的变量怎么办呢,这时就需要nonlocal关键字了
def outer():
count = 10
def inner():
nonlocal count
count = 20
print(count)
inner()
print(count)
outer()
#20
#20
6、小结
(1)变量查找顺序:LEGB,作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域;
(2)只有模块、类、及函数才能引入新作用域;
(3)对于一个变量,内部作用域先声明就会覆盖外部变量,不声明直接使用,就会使用外部作用域的变量;
(4)内部作用域要修改外部作用域变量的值时,全局变量要使用global关键字,嵌套作用域变量要使用nonlocal关键字。nonlocal是python3新增的关键字,有了这个关键字,就能完美的实现闭包了。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04