Python初级教程(09): 命名空间和变量的范围
在本文中，您将了解命名空间、从名称到对象的映射以及变量的范围。
1. Python中的名称（name）是什么？
如果你曾经读过Tim Peter写的《The Zen of Python》——Python编程和设计的指导原则（在Python解释器中输入import this，如下图），它的最后一行是：Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those! （命名空间是个绝妙的想法，请多加利用！）。那么这神秘的命名空间（namespace）是什么？
我们先来看一下Python中的名称是什么。
名称（也称为标识符，identifier）仅仅是给对象（object）的一个名称。Python中的所有东西都是一个对象。名称（name）是一种访问底层对象的方法。
例如，当我们进行赋值时a = 2，这里2是一个存储在内存中的对象，而a是与2相关联的名称。我们可以通过内置函数id()获得某个对象的存储地址。比如：
a = 2
print('id(2) =', id(2))
print('id(a) =', id(a))
输出为：
## 注意：你可以会得出不一样的id值
id(2) = 8791441576800
id(a) = 8791441576800
可以看出，两者均指相同的对象。接着来看：
a = 2
print('id(a) =', id(a))
a = a+1
print('id(a) =', id(a))
print('id(3) =', id(3))
b = 2
print('id(2) =', id(2))
输出为：
id(a) = 8791441576800
id(a) = 8791441576832
id(3) = 8791441576832
id(2) = 8791441576800
上述步骤序列中发生了什么？下图表将帮助我们对此进行解释。
最初，对象2被创建出来，并将名称a与之关联；当我们做a = a+1，一个新的对象3被创建出来，并将名称a再与此对象关联。
注意id(a)和id(3)具有相同的值。
此外，当我们做b = 2，新名称b将与先前的对象2相关联。
这是有效的，因为Python不必创建新的重复对象。名称绑定的这种动态特性使Python变得功能很强大。名称可以引用任何类型的对象。比如：
>>> a = 5
>>> a = 'Hello World!'
>>> a = [1,2,3]
以上都是有效的，并且a将在不同实例中引用三种不同类型的对象。
2. Python中的命名空间（namespace）是什么？
我们已经了解名称是什么了，接下来我们来了解下命名空间这个概念。
简而言之，命名空间是名称的集合。
不同的命名空间可以允许在给定时间上共存，但它们之间是完全隔离的。
当我们启动Python解释器时，将创建一个包含所有内置（built-in）名称的命名空间，并且只要不退出解释器就一直存在。
这就是为什么内置函数（例如id()，print()等）始终可以从程序的任何部分使用的原因。每个模块创建自己的全局（global）命名空间。
这些不同的命名空间是隔离的，因此不同模块中可能存在相同名称但不会冲突。
模块可以具有各种函数和类。当调用函数时会创建一个局部（local）命名空间，该名称空间中定义了所有相关名称。同函数类似，类（class）也会创建一个局部命名空间。下图有助于阐明这一概念。
3. Python中变量的范围
尽管定义了各种唯一的命名空间，但我们可能无法从程序的每个部分都去访问它们。范围（scope，也称“作用域”）这个概念开始起作用。
范围是程序的一部分，从那里可以直接访问名称空间而无需任何前缀。
在任何时刻，至少有三个嵌套作用域：
-
具有本地名称的当前函数范围
-
具有全局名称的模块范围
-
具有内置名称的最外部作用域
当在函数内部进行引用时，将在局部命名空间中搜索名称，然后在全局命名空间中搜索，最后在内置命名空间中搜索。
如果一个函数a内嵌一个新函数b，则新作用域嵌套在局部作用域内。比如：
def outer_function():
b = 20
def inner_function():
c = 30
a = 10
在这里，变量a在全局命名空间中；变量b在outer_function()的局部命名空间中；而c在嵌套的inner_function()本地命名空间中。
当我们在函数inner_function()内时，c变量对我们来说是本地的（local）；b是非本地；a是全局变量。也就是说在函数inner_function()内我们可以读取以及改变变量c的值，但只能读取变量b和变量a的值。
如果我们尝试在函数inner_function()内为变量b附一个值，一个新的变量b将在本地命名空间创建，这个变量不同于之前的非本地变量b。对于变量a，情况也是类似。
但是，如果我们将a声明为全局变量，则所有引用和赋值都将移至全局变量a。类似地，如果我们想重新绑定变量b，则必须将其声明为非本地变量。以下示例将进一步阐明这一点：
def outer_function():
a = 20
def inner_function():
a = 30
print('a =',a)
inner_function()
print('a =',a)
a = 10
outer_function()
print('a =',a)
该程序的输出为：
a = 30
a = 20
a = 10
在上面的程序中，在不同的命名空间中定义了三个不同的变量a并进行了相应的访问。在以下程序中，
def outer_function():
global a
a = 20
def inner_function():
global a
a = 30
print('a =',a)
inner_function()
print('a =',a)
a = 10
outer_function()
print('a =',a)
程序的输出为：
a = 30
a = 30
a = 30
在这里，由于使用了关键字global，所有引用和赋值都是针对全局变量a。
今天的内容就讲到这。
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