python命名空间(namespace)简单介绍

命名空间： 每一个作用域变量存储的位置，或者解释为 存储作用域中变量的字典。

作用： 获取想查看某个作用域中的变量名、变量值。

使用方法： locals() #当前命名空间

1. 效果图：

2. 代码

a=10
b=20
# 定义一个变量接收全局命名空间里的变量名、变量值
global_namespace=locals()
print(global_namespace)
print('\n\n\n')
def one():
  c=30
  d=40
  # 定义一个变量接收局部命名空间里的变量名、变量值
  local_namespace=locals()
  print(local_namespace)
# 调用one函数
one()
# 命名空间（namespace）
# 命名空间指的是变量存储的位置，每一个变量都需要存储到指定的命名空间当中
# 每一个作用域都会有一个它对应的命名空间
# 全局命名空间，用来保存全局变量。函数命名空间用来保存函数中的变量
# 命名空间实际上就是一个字典，是一个专门用来存储变量的字典

# locals()用来获取当前作用域的命名空间
# 如果在全局作用域中调用locals()则获取全局命名空间，如果在函数作用域中调用locals()则获取函数命名空间
# 返回的是一个字典
scope = locals() # 当前命名空间
print(type(scope))
# print(a)
# print(scope['a'])
# 向scope中添加一个key-value
scope['c'] = 1000 # 向字典中添加key-value就相当于在全局中创建了一个变量（一般不建议这么做）
# print(c)
def fn4():
  a = 10
  # scope = locals() # 在函数内部调用locals()会获取到函数的命名空间
  # scope['b'] = 20 # 可以通过scope来操作函数的命名空间，但是也是不建议这么做

  # globals() 函数可以用来在任意位置获取全局命名空间
  global_scope = globals()
  # print(global_scope['a'])
  global_scope['a'] = 30
  # print(scope)

fn4()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python中将字典转换为XML以及相关的命名空间解析

    尽管 xml.etree.ElementTree 库通常用来做解析工作,其实它也可以创建XML文档. 例如,考虑如下这个函数: from xml.etree.ElementTree import Element def dict_to_xml(tag, d): ''' Turn a simple dict of key/value pairs into XML ''' elem = Element(tag) for key, val in d.items(): child = Element(k

  • 解读Python编程中的命名空间与作用域

    解读Python编程中的命名空间与作用域

    变量是拥有匹配对象的名字(标识符).命名空间是一个包含了变量名称们(键)和它们各自相应的对象们(值)的字典. 一个Python表达式可以访问局部命名空间和全局命名空间里的变量.如果一个局部变量和一个全局变量重名,则局部变量会覆盖全局变量. 每个函数都有自己的命名空间.类的方法的作用域规则和通常函数的一样. Python会智能地猜测一个变量是局部的还是全局的,它假设任何在函数内赋值的变量都是局部的. 因此,如果要给全局变量在一个函数里赋值,必须使用global语句. global VarName的

  • Python动态参数/命名空间/函数嵌套/global和nonlocal

    1. 函数的动态参数 1.1 *args 位置参数动态传参 def chi(*food): print("我要吃", food) chi("大米饭", "小米饭") 结果:我要吃 ('大米饭', '小米饭') # 多个参数传递进去. 收到的内容是元组tuple 1.2 **kwargs 关键字参数动态传参 def func(**kwargs): print(kwargs) func(a=1, b=2, c=3) func(a=1, b=2) 结果

  • Python命名空间的本质和加载顺序

    Python的命名空间是Python程序猿必须了解的内容,对Python命名空间的学习,将使我们在本质上掌握一些Python中的琐碎的规则. 接下来我将分四部分揭示Python命名空间的本质:一.命名空间的定义:二.命名空间的查找顺序:三.命名空间的生命周期:四.通过locals()和globals() BIF访问命名空间 重点是第四部分,我们将在此部分观察命名空间的内容. 一.命名空间 Python使用叫做命名空间的东西来记录变量的轨迹.命名空间是一个 字典(dictionary) ,它的键就

  • Python命名空间详解

    通俗的来说,Python中所谓的命名空间可以理解为一个容器.在这个容器中可以装许多标识符.不同容器中的同名的标识符是不会相互冲突的.理解python的命名空间需要掌握三条规则: 第一,赋值(包括显式赋值和隐式赋值)产生标识符,赋值的地点决定标识符所处的命名空间. 第二,函数定义(包括def和lambda)产生新的命名空间. 第三,python搜索一个标识符的顺序是"LEGB". 所谓的"LEGB"是python中四层命名空间的英文名字首字母的缩写. 最里面的一层是L

  • Python函数基础实例详解【函数嵌套,命名空间,函数对象,闭包函数等】

    本文实例讲述了Python函数基础用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.什么是命名关键字参数? 格式: 在*后面参数都是命名关键字参数. 特点: 1.约束函数的调用者必须按照Kye=value的形式传值. 2.约束函数的调用者必须用我们指定的Key名. def auth(*args,name,pwd): print(name,pwd) auth(pwd='213',name='egon') def register(name,age): print(type(name),type(age)

  • Python进阶_关于命名空间与作用域(详解)

    写在前面 如非特别说明,下文均基于Python3 命名空间与作用于跟名字的绑定相关性很大,可以结合另一篇介绍Python名字.对象及其绑定的文章. 1. 命名空间 1.1 什么是命名空间 Namespace命名空间,也称名字空间,是从名字到对象的映射.Python中,大部分的命名空间都是由字典来实现的,但是本文的不会涉及命名空间的实现.命名空间的一大作用是避免名字冲突: def fun1(): i = 1 def fun2(): i = 2 同一个模块中的两个函数中,两个同名名字i之间绝没有任何

  • python命名空间(namespace)简单介绍

    python命名空间(namespace)简单介绍

    命名空间: 每一个作用域变量存储的位置,或者解释为 存储作用域中变量的字典. 作用: 获取想查看某个作用域中的变量名.变量值. 使用方法: locals() #当前命名空间 1. 效果图: 2. 代码 a=10 b=20 # 定义一个变量接收全局命名空间里的变量名.变量值 global_namespace=locals() print(global_namespace) print('\n\n\n') def one(): c=30 d=40 # 定义一个变量接收局部命名空间里的变量名.变量值

  • python kmeans聚类简单介绍和实现代码

    一.k均值聚类的简单介绍 假设样本分为c类,每个类均存在一个中心点,通过随机生成c个中心点进行迭代,计算每个样本点到类中心的距离(可以自定义.常用的是欧式距离) 将该样本点归入到最短距离所在的类,重新计算聚类中心,进行下次的重新划分样本,最终类中心不改变时,聚类完成 二.伪代码   三.python代码实现   #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import numpy as np import random import matplotlib.pyplo

  • C++命名空间namespace的介绍与使用

    介绍 命名空间可以解决程序中的同名冲突,尤其大型项目多人开发中经常用到.比如我们使用C++的标准输出std::cout就使用了std命名空间. 语法: namespace XXX { class A { public: ... }; } //没有分号 在某些第三方库中是有namespace的,因此我们在使用这些库的时,要确定是否使用using namespace来解除名字前缀. 使用 #include <stdio.h> namespace XXX { class A { public: vo

  • Python命名空间namespace及作用域原理解析

    曾经学C++的时候,经常听到这个名词,它主要是为了避免命名冲突而产生的. 就像有A(4个苹果),B(6个苹果)两个人,10个苹果,如果只标签了苹果,你无法判断哪个苹果是属于哪个人的,因为标签都是一样的:但是如果标签是A.苹果,B.苹果,那么是不是很容易就知道了苹果是谁的了. 命名空间:提供了一种从名称到对象的映射:主要是通过字典来实现的. 在python中,函数.模块等都有自己的命名空间: 局部命名空间(local namespace):即函数中定义的名称 -- 包括函数中的变量.参数.局部变量

  • Python Pandas数据结构简单介绍

    Series Series 类似一维数组,由一组数据及一组相关数据标签组成.使用pandas的Series类即可创建. import pandas as pd s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c,', 'd']) print(s1) #输出: 0 a # 1 b # 2 c # 3 d # dtype: object 上面是传入一个列表实现,上面的0,1,2,3就是数据的默认标签.另外可以通过index属性自定义标签. s2 = pd.Series(['1', '2', '

  • python模块itsdangerous简单介绍

    安装 你可以从PyPI上直接安装这个库: pip install itsdangerous 适用案例 在取消订阅某个通讯时,你可以在URL里序列化并且签名一个用户的ID.这种情况下你不需要生成一个一次性的token并把它们存到数据库中.在任何的激活账户的链接或类似的情形下,同样适用.被签名的对象可以被存入cookie中或其他不可信来源,这意味着你不需要在服务端保存session,这样可以降低数据库读取的次数.通常签名后的信息可以安全地往返与服务端与客户端之间,这个特性可以用于将服务端的状态传递到

  • Python多线程编程简单介绍

    创建线程 格式如下 复制代码 代码如下: threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) 这个构造器必须用关键字传参调用 - group 线程组 - target 执行方法 - name 线程名字 - args target执行的元组参数 - kwargs target执行的字典参数 Thread对象函数 函数 描述 start() 开始线程的执行 run() 定义线程的功能的函数(一般会被子类重写

  • 简单介绍Python中的几种数据类型

    大体上把Python中的数据类型分为如下几类: Number(数字) 包括int,long,float,complex String(字符串) 例如:hello,"hello",hello List(列表) 例如:[1,2,3],[1,2,3,[1,2,3],4] Dictionary(字典) 例如:{1:"nihao",2:"hello"} Tuple(元组) 例如:(1,2,3,abc) Bool(布尔) 包括True.False 由于Pyt

  • 简单介绍Python中的try和finally和with方法

    用 Python 做一件很平常的事情: 打开文件, 逐行读入, 最后关掉文件; 进一步的需求是, 这也许是程序中一个可选的功能, 如果有任何问题, 比如文件无法打开, 或是读取出错, 那么在函数内需要捕获所有异常, 输出一行警告并退出. 代码可能一开始看起来是这样的 def read_file(): try: f = open('yui', 'r') print ''.join(f.readlines()) except: print 'error occurs while reading fi

  • 简单介绍Python的Tornado框架中的协程异步实现原理

    Tornado 4.0 已经发布了很长一段时间了, 新版本广泛的应用了协程(Future)特性. 我们目前已经将 Tornado 升级到最新版本, 而且也大量的使用协程特性. 很长时间没有更新博客, 今天就简单介绍下 Tornado 协程实现原理, Tornado 的协程是基于 Python 的生成器实现的, 所以首先来回顾下生成器. 生成器 Python 的生成器可以保存执行状态 并在下次调用的时候恢复, 通过在函数体内使用 yield 关键字 来创建一个生成器, 通过内置函数 next 或生

随机推荐