京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
解读Python编程中的命名空间与作用域
变量是拥有匹配对象的名字(标识符)。命名空间是一个包含了变量名称们(键)和它们各自相应的对象们(值)的字典。
一个Python表达式可以访问局部命名空间和全局命名空间里的变量。如果一个局部变量和一个全局变量重名,则局部变量会覆盖全局变量。
每个函数都有自己的命名空间。类的方法的作用域规则和通常函数的一样。
Python会智能地猜测一个变量是局部的还是全局的,它假设任何在函数内赋值的变量都是局部的。
因此,如果要给全局变量在一个函数里赋值,必须使用global语句。
global VarName的表达式会告诉Python, VarName是一个全局变量,这样Python就不会在局部命名空间里寻找这个变量了。
命名空间的定义
Python命名空间是名称到对象的映射,这就像是字典,键名是变量名,值是变量的值。比如:
>>> x = 3
>>> globals()
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, 'x': 3, '__package__': None}
可以看到变量x,3以字典的形式存放在globals空间内。以之对应的名字空间还有:locals()。
>>> locals()
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, 'x': 3, '__package__': None}
实际上,你可以通过向名字添加键名和值:
>>> globals()['y'] = 5
>>> y
5
上图左侧是内置命名空间,右侧是不同的模块,有各自的全局命名空间,全局命名空间内定义函数就会有局部命名空间。
命名空间的种类
Python中有三种命名空间:
a) 局部,函数内的命名空间就是局部的;
b) 全局,模块内的命名空间就是全局的;
c) 内置,包括异常类型、内建函数和特殊方法,可以代码中任意地方调用;
下面讨论关于名字空间的搜索顺序,先来看张图:
命名空间的可见性(作用域)
a) 内置命名空间在代码所有位置都是可见的,所以可以随时被调用;
b) 全局命名空间和局部命名空间中, 如果有同名变量,在全局命名空间处,局部命名空间内的同名变量是不可见的;
c) 在局部命名空间处,全局命名空间的同名变量是不可见的(只有变量不同名的情况下,可使用 global关键字让其可见)。
知道了可见性,下面说变量的查找顺序就要清楚多了。
命名空间的查找顺序
a) 如果在函数内调用一个变量,先在函数内(局部命名空间)查找,如果找到则停止查找。否则在函数外部(全局命名空间)查找,如果还是没找到,则查找内置命名空间。如果以上三个命名都未找到,则抛出NameError 的异常错误。
b)
如果在函数外调用一个变量,则在函数外查找(全局命名空间,局部命名空间此时不可见),如果找到则停止查找,否则到内置命名空间中查找。如果两者都找不到,则抛出异常。只有当局部命名空间内,使用global
关键字声明了一个变量时,查找顺序则是 a) 的查找顺序。
为了帮助理解,来举个例子,我们在全局命名空间里定义一个变量money。我们再在函数内给变量money赋值,然后Python会假定money是一个局部变量。然而,我们并没有在访问前声明一个局部变量money,结果就是会出现一个UnboundLocalError的错误。取消global语句的注释就能解决这个问题。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
Money = 2000
def AddMoney():
# 想改正代码就取消以下注释:
# global Money
Money = Money + 1
print Money
AddMoney()
print Money
dir()函数
dir()函数一个排好序的字符串列表,内容是一个模块里定义过的名字。
返回的列表容纳了在一个模块里定义的所有模块,变量和函数。如下一个简单的实例:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 导入内置math模块
import math
content = dir(math)
print content;
以上实例输出结果:
['__doc__', '__file__', '__name__', 'acos', 'asin', 'atan',
'atan2', 'ceil', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'exp',
'fabs', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'hypot', 'ldexp', 'log',
'log10', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh',
'sqrt', 'tan', 'tanh']
在这里,特殊字符串变量__name__指向模块的名字,__file__指向该模块的导入文件名。
globals()和locals()函数
根据调用地方的不同,globals()和locals()函数可被用来返回全局和局部命名空间里的名字。
如果在函数内部调用locals(),返回的是所有能在该函数里访问的命名。
如果在函数内部调用globals(),返回的是所有在该函数里能访问的全局名字。
两个函数的返回类型都是字典。所以名字们能用keys()函数摘取。
reload()函数
当一个模块被导入到一个脚本,模块顶层部分的代码只会被执行一次。
因此,如果你想重新执行模块里顶层部分的代码,可以用reload()函数。该函数会重新导入之前导入过的模块。语法如下:
reload(module_name)
在这里,module_name要直接放模块的名字,而不是一个字符串形式。比如想重载hello模块,如下:
reload(hello)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07