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命名空间, 又名 namesapce, 是在很多的编程语言中都会出现的术语, 估计很多人都知道这个词, 但是让你真的来说这是个什么, 估计就歇菜了, 所以我觉得「命名空间」 有必要了解一下.
全局变量 & 局部变量
全局变量和局部变量是我们理解命名空间的开始, 我们先来看一段代码:
- x = 2
- def func():
- x = 3
- print('func x --->',x)
- func()
- print('out of func x --->',x)
这段代码输出的结果如下:
- func x ---> 3
- out of func x ---> 2
从上述的结果中可以看出, 运行 func(), 输出的是 func() 里面的变量 x 所引用的对象 3, 之后执行的是代码中的最后一行. 这里要区分清楚, 前一个 x 输出的是函数内部的变量 x, 后一个 x 输出的是函数外的变量 x, 两个变量互相不影响, 在各自的作用域中起作用.
那个只在函数内起作用的变量就叫「局部变量」, 有了「局部」就有相应的 「全部」, 但是后者听起来有歧义, 所以就叫了「全局」.
- x = 2
- def func():
- global x = 3 #注意此处
- print('func x --->',x)
- func()
- print('out of func x --->',x)
这段代码中比上段代码多加了一个 global x, 这句话的意思是在声明 x 是全局变量, 通俗点说就是这个 x 和 函数外的 x 是同一个了, 所以结果就成了下面这样:
- func x ---> 3
- out of func x ---> 3
这样乍一看好像全局变量好强, 可以管着函数内外, 但是我们还是要注意, 全局变量还是谨慎使用的好, 因为毕竟内外有别, 不要带来混乱.
作用域
作用域, 用比较直白的方式来说, 就是程序中变量与对象存在关联的那段程序, 比如我在上面说的, x = 2 和 x = 3 是在两个不同的作用域中.
通常的, 作用域是被分为静态作用域和动态作用域, 虽然我们说 Python 是动态语言, 但是它的作用域属于静态作用域, 即 Python 中的变量的作用域是由该变量所在程序中的位置所决定的.
在 Python 中作用域被划分成四个层级, 分别是: local(局部作用域),enclosing(嵌套作用域),global(全局作用域) 和 built - in(内建作用域). 对于一个变量, Python 也是按照之前四个层级依次在不用的作用域中查找, 我们在上一段代码中, 对于变量 x, 首先搜索的是函数体内的局部作用域, 然后是函数体外的全局作用域, 至于这段话具体怎么来理解, 请看下面的例子:
- def out_func():
- x = 2
- def in_func():
- x = 3
- print('in_func x --->',x)
- in_func()
- print('out_func x --->',x)
- x = 4
- out_func()
- print('x ==',x)
上述代码运行的结果是:
- in_func x ---> 3
- out_func x ---> 2
- x == 4
仔细观察一下上面的代码和运行的结果, 你就会发现变量在不同的范围内进行搜索的规律, 是不是感觉这些都是以前被你忽略的呢?
命名空间
《维基百科》中说「命名空间是对作用域的一种特殊的抽象」, 在这里我用一个比方来具体说明一下:
比如张三在公司 A, 他的工号是 111, 李四在公司 B, 他的工号也是 111, 因为两个人在不同的公司, 他们俩的工号可以相同但是不会引起混乱, 这里的公司就表示一个独立的命名空间, 如果两个人在一个公司的话, 他们的工号就不能相同, 否则光看工号也不知道到底是谁.
其实上面举的这个例子的特点就是我们使用命名空间的理由, 在大型的计算机程序中, 往往会出现成百上千的标识符, 命名空间提供隐藏区域标识符的机制. 通过将逻辑上相关的标识符构成响应的命名空间, 可以使整个系统更加的模块化.
我在开头引用的《维基百科》的那句话说 「命名空间是对作用域的一种特殊的抽象」, 它其实包含了处于该作用域内的标识符, 且它本身也用一个标识符来表示. 在 Python 中, 命名空间本身的标识符也属于更外层的一个命名空间, 所以命名空间也是可以嵌套的, 它们共同生活在「全局命名空间」下.
简言之, 不同的命名空间可以同时存在, 但是彼此独立, 互不干扰. 当然了, 命名空间因为其对象的不同也有所区别, 可以分为以下几种:
本地命名空间: 模块中有函数或者类的时候, 每个函数或者类所定义的命名空间即是本地命名空间, 当函数返回结果或者抛出异常的时候, 本地命名空间也就结束了.
全局命名空间: 每个模块创建了自己所拥有的全局命名空间, 不同模块的全局命名空间彼此独立, 不同模块中相同名称的命名空间也会因为模块的不同而不相互干扰.
内置命名空间: 当 Python 运行起来的时候, 它们就存在了, 内置函数的命名空间都属于内置命名空间, 所以我们可以在任何程序中直接运行它们.
程序查询命名空间的时候也有一套顺序, 依次按照本地命名空间 , 全局命名空间, 内置命名空间.
- def fun(like):
- name = 'rocky'
- print(locals())
- fun('python')
访问本地命名空间使用 locals 完成, 我们来看一下结果:
{'name': 'rocky', 'like': 'python'}
从上面的结果中可以看出, 命名空间中的数据存储的结构和字典是一样的. 可能你已经猜到了, 当我们要访问全局命名空间的时候, 可以使用 globals.
关于命名空间还有一个生命周期的问题, 就是一个命名空间什么时候出现, 什么时候消失, 这个很好理解, 就是哪部分被读入内存, 哪部分的命名空间就存在了, 比如我们在上面说的, Python 启动, 内置命名空间就建立.
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来源: https://juejin.im/post/5c3d4d8d518825242165ca7c