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Python中的命名空间,你真的了解吗?不可错过的一篇文章

off999 2024-11-01 12:49 28 浏览 0 评论

前言

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同的作用域中查找,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)

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相应的命名空间,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:

1.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。

2.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。

3.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。

最后

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