在本节中，我们将来学习 Python 命名空间和命名的作用域。

Python 中的命名

Python 中的命名是赋予对象的标识符。Python 是一种面向对象的编程语言，这意味着它所有东西都是 Python 中的一个对象，其中命名名称用来访问具体的对象。

例如，当你给一个变量 x = 3 赋值时, 这里 3 是一个对象并存储在一个内存位置（RAM）中。这个内存位置是一个被命名的内存位置，可以通过名字 x 访问。该对象 3 的地址可以通过使用内置函数 id() 来获得。

>>> x = 3
>>> print('id(3) =', id(3))
id(3) = 1864160336
>>> print('id(x) =', id(x))
id(x) = 1864160336

现在这里的对象 3 存储在一个名字为 x 的位置中，因此它们的内存地址是相同的。

当你将 x 的值赋给某个其他变量时，比如说 y , 并改变 x 的值，那么 x 将会有一个新的位置， y 将会有前一个 x 的位置。如下所示：

x = 3
print('id(x) =', id(x))
x = 4
print('id(4) =', id(4))
print('id(x) =', id(x))
y = 3
print('id(y) =', id(y))

id(x) = 1864160336
id(4) = 1864160352
id(x) = 1864160352
id(y) = 1864160336

你可以看得出， y 的内存地址等于 x 的旧内存地址。

Pythhon 中的命名空间

Python 名称空间是命名名称的集合。名称空间是名称到对象的映射，在 Python 中它的数据类型是一个字典。命名空间确保程序中使用的每个名称都是唯一的。

命名空间在解释器启动时创建，当程序执行结束时删除。该命名空间已经包含所有内置名称，因此，无论何时需要内置函数（例如 id()），都可以直接在程序中使用它。

当你调用一个函数时，会创建一个包含所有已定义名称的本地名称空间。

Python 命名空间，可以分为三种类型：

1. 本地命名空间 - 在某个函数或者类方法里面的本地名称集合。
2. 全局命名空间 - 在当前模块下的命名集合
3. 内置命名空间 - Python 内置命名集合

下面我们来举几个例子，来具体说明下它们的含义。

Python 命名空间-本地命名空间

>>> def localTest(arg):
	param = 2
	print(locals())
	
>>> localTest(1)
{'param': 2, 'arg': 1}

locals() 就是我们上面说的本地命名空间，它是一个 Python 字典对象。其中，键是命名，里面也包括了输入参数，值是具体命名所对应的数据。

思考？

假如函数中既没有输入参数，也没有本地局部变量，那它的本地命名空间是什么呢？

自己来试试吧。

Python 命名空间-全局命名空间

NameSpace_GlobalNameSpcae.py

x = 1
y = 2
stringX = "String X"

def globalTest():
    for (key, value) in globals().items():
        print("{} - {}".format(key, value))
    
globalTest()

__name__ - __main__
__doc__ - None
__package__ - None
__loader__ - <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000020146FED630>
__spec__ - None
__annotations__ - {}
__builtins__ - <module 'builtins' (built-in)>
__file__ - NameSpace_GlobalNameSpcae.py
__cached__ - None
x - 1
y - 2
stringX - String X
globalTest - <function globalTest at 0x0000020146F91E18>

从结果我们可以看出，全局命名空间里包括了整个模块内的命名名称，比如变量 x ， y ， stringX ，函数名 globalTest ，而且还包括了一些内置的变量命名，比如 __name__ , __file__ 等等。

Python 中变量作用域

在程序中创建变量时，你可能无法从程序的每个地方都能访问该变量，这是因为变量的作用域的存在。你试着访问命名空间中未定义的变量时候，就会得到系统报错 UnboundLocalError：local variable referenced before assignment 。

作用域可以被定义为你可以在没有任何前缀的情况下访问你的命名空间的这样的一个域或者范围。

作用域可以分类为：

1. L - 局部作用域 Scope of a function where you have local names.
2. E - enclosing scope ，闭包函数作用域，也就是在嵌套函数中的作用域 Scope of a module where you have global variables.
3. G - 全局作用域
4. B - 内置作用域

当在函数中引用一个变量的时候，以上的作用域顺序也是 Python 搜索的一个顺序 L->E-G-B ，首先尝试局部作用域，没找到的话，继续搜索闭包函数作用域，然后再是全局作用域和内置作用域。

接下来，我们用一个例子来说明 Python 变量作用域的细节。

VariableScope_SearchOrder.py

outer = 'global variable'

def searchOrderFunc():
	enclosing = 'enclosing variable'
	
	def searchOrderFuncInner():
		inner = 'inner variable'
		print(inner)           #fetch from (L)ocal scope
		print(enclosing)       #fetch from (E)nclosing scope
		print(outer)           #fetch from (G)lobal scope
		print(any)             #fetch from (B)uilt-ins
	
	searchOrderFuncInner()
    
searchOrderFunc()

inner variable
enclosing variable
global variable
<built-in function any>