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关于Python函数对象的名称空间和作用域

作者:灰勒塔德

这篇文章主要介绍了关于Python函数对象的名称空间和作用域,数据的名称是储存到栈区,而数据的内容是储存到堆区,当我们要去使用数据的内容时,我们可以通过数据的名称来直接去表示数据的内容,需要的朋友可以参考下

1.函数对象

前面我们学习了关于Python中的变量类型,例如int、str、bool、list等等……,其实函数我们可以去理解为一种更加高级的变量类型,也就是函数对象,其实是一个更加高级的变量容器,我们可以去把函数对象当做一个变量去使用。

(1)函数对象的引用

一个函数对象的形成是先定义一个函数,然后写入函数体,最后把这个函数赋值给一个变量,也就是函数的对象,然后我们可以去通过这个函数变量来实现函数相应的功能。(先赋值,再调用)

示例1:

#定义一个函数对象fun
def fun():
    print('hello word',end=' ')
    print('wwww')
fun()  #直接调用这个函数对象

这种写法是最直接的,没有返回值。

示例2:

def fun():
    print('ww')
    return 123
kun = fun()
print(kun,type(kun))
#输出结果:ww
#         123 <class 'int'>

这个写法是定义了一个kun在变量,作为fun函数的对象,我们可以去通过这个对象去处理这个函数的返回值。

示例3:

def fun():
    return 123
kun = fun
print(kun,type(kun))
#输出结果:<function fun at 0x00000154828AD280> <class 'function'>

这里我没有加上()所以输出结果是fun这个变量的地址,

示例4:

def fun():
    return 123
kun = fun
print(kun(),type(kun))
#输出结果:123 <class 'function'>

这里先定义一个kun变量为fun的函数对象,下面如果要去调用这个函数的话就必须加上括号,如果没有括号那这个对象只是函数的地址。

(2)函数可以放到序列里面

函数的返回值是一种变量类型,同时序列可以储存变量,所以函数是可以放到序列里面去

这里就以列表为例子:

def fun():
    return '牛马'
kun = fun
li=[1,5,kun]
print(li)
print(li[2]())
#输出结果:[1, 5, <function fun at 0x000001BFB1ABD280>]
#         牛马

(3)函数可以作为参数 , 传递给另一个函数

示例:

def fun():
    return '牛马'
def ff(st):
    print(f'我是{st}')
ff(fun())
#输出结果:我是牛马

(4)函数可以作为另一个函数的返回值

def ff():
    print('我爱你')
    return 520
def fun():
        return ff()
a=fun()
print(a,type(a))
#输出结果:我爱你
#          520 <class 'int'>

这里是fun函数返回值为ff函数,实际上是经历过了fun函数的功能,然后再次经历ff函数的功能,最后返回的是ff函数的520,故a的结果是520

2.名称空间

数据的名称是储存到栈区,而数据的内容是储存到堆区,当我们要去使用数据的内容时,我们可以通过数据的名称来直接去表示数据的内容,也就是通过栈区去找到堆区的东西,然后在堆区拿出来去使用。栈区和堆区是有对应关系的。

1.内建名称空间
    生命周期:会随着Python启动而生成,程序关闭会摧毁
    保存的数据:内置函数(input,print....)
    生成顺序:程序里最先生成的
2.全局名称空间
    生命周期:会随着Python启动而生成,程序关闭会摧毁
    保存的数据:函数名,变量名
    生成顺序:在内建名称空间的后面
3.局部名称空间
    生命周期:随着函数的调用而生成,函数调用接受后就关闭
    保存的数据:函数内定义的名字
    生成顺序:随着函数的调用而生成

所以,我们定义的函数是属于局部名称空间,当函数被调用完成了之后就会被销毁,里面变量储存到的栈堆区都会被销毁

3.作用域

(1)作用域的理解

作用域实际上就是变量的作用范围,之前我们学了C语言都知道,有全局变量和局部变量,比如在for循环里面,里面的变量是一种局部变量,我们如果在主函数外面去定义一个变量,那就是全局变量。Python也是一样的道理,变量也是有相应的作用域。而变量的作用域是由定义的位置决定的

全局变量与局部变量的名字相同的时候,实质上是两个不同的变量, 其栈堆区是完全不一样的!所以我们不可以通过局部来改变全局变量,否则就报错

示例1:

#定义一个全局变量a
a=15
def fun():
    a=999
    print('hhh')
fun()
print(a)
#输出结果:15

因为函数是放到栈堆区,当函数调用完成了之后返回一个值,这个函数已经被销毁了,那么里面的变量也会与之销毁,所以不会影响到全局变量,故a的值还是15

示例2:

#定义一个全局变量a
a=15
def fun():
    a=999
    return a
 
print(fun())
print(a)
#输出结果:999
#         15

这个函数调用完成了之后就返回一个值,这个值函数内部的功能的值,但是并没有对这个函数以外的值进行修改,所以a的结果还是15,而函数的返回值是999

示例3:

b=15
def fun():
    b=b+99
fun()
print(b)
#输出结果:系统报错

因为b是一个全局变量,而函数里面的b是一个重新定义的局部变量,所以我们不可以去直接修改这个局部变量b,因为这个b是没有初始数值的,而且类型也未定,所以无法进行运算处理

对比

b=15
def fun():
    b=0
    b+=99
    print(b)
fun()
print(b)
#输出结果:99 15

对于这个而言,我给了函数里面b一个初始化值,所以可以进行运算处理,但这个b与外部全局变量的b是完全不相同,是两个不同的变量

(2)作用域的转换

在C语言中我们可以去设置静态变量(static),从而使得这个变量可以在函数进行修改,同样Python中可以利用关键字去修改变量的作用域,把局部变量作用到全局变量,或者把全局变量作用降级为局部

1.global 关键字 (局部变全局)

在函数中,变量是这个函数的局部变量,只仅仅作用到函数内部,我们对这个变量进行修改是不会影响外面的变量的,如果把这个局部变量转换为全局变量的话,那么这变量就可以在函数里面进行修改,而且还可以影响到外部,当新定义global的变量名字与之前已有的变量名字出现重复的话,新的变量内容会把之前的给覆盖掉,而且新的全局变量也可以在函数内部进行修改,从而影响全局。

注意事项:这个关键字是作用到全局变量,这个全局变量的栈堆区不会被销毁

b=15
def fun():
    b=123
fun()
print(b)
#函数里面的b与外面的b是不同性质的!!!
#输出结果:15

对比

b=15
def fun():
    global b
    b=123
fun()
print(b)
#输出结果:123

重新定义了一个global后,此时这个b已经是一个新的全局变量因为前面已经有了一个全局变量b,所以这个新的全局变量会因为名字相同会把之前的全局变量b给直接覆盖掉(类似于类型相同且名字相同的文件会被新的给覆盖),故输出结果是新的全局变量b的结果:123

2.nonlocal 关键字 (全局变局部)

功能:降权,全局变成局部

前面讲到过,已知一个全局变量,但是我不可以在函数里面对这个全局变量进行修改,而且函数里面的变量都是新的变量,既是跟外面的全局变量名字一模一样,但是其储存的栈堆区是完全不同的,那么当我想去通过一个局部函数来修改这个全局变量的话,这时候我就可以通过nonlocal关键字来进行 降维处理 。

注意事项:这个关键字是作用于嵌套函数的外部变量(相较于内部函数,外部函数是“全局”),这个变量的栈堆区会被销毁

def fun():
    w=99
    def fun1():
        w=100
    fun1()
    return w
print(fun())
#输出结果:99

VS

def fun():
    w=99
    def fun1():
        nonlocal w
        w=100
    fun1()
    return w
print(fun())
#输出结果:100

这里,可以看出,w=99相对应fun1()是一个全局变量,而fun1()内部的w相对应fun()是一个局部变量,当我用nonlocal关键字去定义了fun()的变量w之后,这个w变量已经是属于fun1()函数内部的变量,这时候我们可以去修改这个w的值,从而去影响外部函数,最后w的返回值也就是被修改后的100

到此这篇关于关于Python函数对象的名称空间和作用域的文章就介绍到这了,更多相关Python函数作用域和名称空间内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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