Python命名空间详解

2024-10-27 18:18:28

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（local），表示在一个函数定义中，而且在这个函数里面没有再包含函数的定义。
第二层E(enclosing function)，表示在一个函数定义中，但这个函数里面还包含有函数的定义，其实L层和E层只是相对的。
第三层G(global)，是指一个模块的命名空间，也就是说在一个.py文件中定义的标识符，但不在一个函数中。
第四层B（builtin），是指python解释器启动时就已经具有的命名空间，之所以叫builtin是因为在python解释器启动时会自动载入__builtin__模块，这个模块中的list、str等内置函数的就处于B层的命名空间中。

这三条规则通过一个例子来看比较明白。如下面例子所示：

>>> g = int('0x3', 0)
>>> def outFunc():
  e = 2
    g = 10
  def inFunc():
     l = 1
     return g + e
    return inFunc()
>>> outFunc() ===> 12

来详细看看这段代码中的标识符。
第1行，适用第一条规则“赋值产生标识符”，因此产生一个标识符g。“赋值的地点决定标识符所处的命名空间”，因为g是没有在一个函数定义中，因此g处于'G'层命名空间中。这一行中还有一个标识符，那就是int。那么int是在什么地方定义的呢？由于int是内置函数，是在__builtin__模块中定义的，所以int就处于'B'的层命名空间中。
第2行，适用第一条规则，由于def中包含一个隐性的赋值过程，这一行产生一个标识符outFunc，outFunc并不处于一个函数定义的内部，因此，outFunc处于'G'层命名空间中。此外，这一行还适用第二条规则，产生一个新的命名空间。
第3行，适用第一条规则，产生个标识符e，而且由于这是在一个函数定义内，并且内部还有函数定义，因此e处于'E'层命名空间中。
第4行要注意，适用第一条规则，产生一个标识符g，这个g与e一样外于'E'层命名空间中。这个g与第一行的g是不同的，因为所处的命名空间不一样。
第5行，适用第一条规则，产生一个处于'E'层命名空间的标识符inFunc。与第2行一样，这一行定义函数也产生一个新的命名空间。
第6行，适用第一条规则，产生一个标识符l，由于这个l处于一个函数内部，而且在这个函数内部没有其他函数的定义，因此l处于'L'层命名空间中。
第7行，适用第三条规则，python解释器首先看到标识符g，按照LEGB的顺序往上找，先找L层（也就是在inFunc内部），没有。再找E层，有，值为10。因此这里的g的值为10。寻找过程到为止，并不会再往上找到'G'层。寻找e的过程也一样，e的值为2。因此第9行的结果为12。

其实，所谓的“LEGB”是为了学术上便于表述而创造的。让一个编程的人说出哪个标识符处于哪个层没有什么意义，只要知道对于一个标识符，python是怎么寻找它的值的就可以了。其实找值的过程直观上也很容易理解。

通过上面的例子也可以看出，如果在不同的命名空间中定义了相同的标识符是没有关系的，并不会产生冲突。寻找一个标识符的值过程总是从当前层开始往上找的，首先找到的就为这个标识符的值。也由此可以这么说，'B'层标识符在所有模块（.py文件）中可用;'G'层标识符在当前模块内（.py文件）中可用;'E'和'L'层标识符在当前函数内可用。

再来看一个例子，来解释global语句的用法。代码如下所示：

>>> g = 'global'
>>> s = 'in'
>>> def out():
    g = 'out'
    def inter():
     global g
     print s,g
  inter()
>>> out() ===> 'in global'

可以看到，虽然有两个层中的g，但使用了global语句后，就是指'G'层的标识符。也就是第7行中的g，就是指第1行产生的那个g，值为'global'。

最后说一句，其实只要在编程的时候注意一下，不要使用相同的标识符，基本上就可以避免任何与命名空间相关的问题。还有就是在一个函数中尽量不要使用上层命名空间中的标识符，如果一定要用，也最好使用参数传递的方式进行，这样有利于保持函数的独立性。

深入理解Python中命名空间的查找规则LEGB

名字空间 Python 的名字空间是 Python 一个非常核心的内容. 其他语言中如 C 中,变量名是内存地址的别名,而在 Python 中,名字是一个字符串对象,它与他指向的对象构成一个{name:object}关联. Python 由很多名字空间,而 LEGB 则是名字空间的一种查找规则. 作用域 Python 中name-object的关联存储在不同的作用域中,各个不同的作用域是相互独立的.而我们就在不同的作用域中搜索name-object. 举个栗子,来说明作用域是相互独立的. In
Python中规范定义命名空间的一些建议

API的设计是一个艺术活.往往需要其简单.易懂.整洁.不累赘. 很多时候,我们在底层封装一个方法给高层用,而其它的方法只是为了辅助这个方法的. 也就是说我们只需要暴露这个方法就行,不用关心这个方法是怎么实现的,不用关心其它辅助方法的存在. 在Python中,有几种策略来保持命名空间的整洁. 1.变量命名用下划线_开头下划线_开头的变量在其它模块from xxx import *的时候不被import. 如果你看decimal的源码,就会发现多次把import 的模块弄成下划线_开头的别名. h
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
Python本地与全局命名空间用法实例

本文实例讲述了Python本地与全局命名空间用法.分享给大家供大家参考.具体如下: x = 1 def fun(a): b=3 x=4 def sub(c): d=b global x x = 7 print ("Nested Function\n=================") print locals() sub(5) print ("\nFunction\n=================") print locals() print locals()
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
Golang与python线程详解及简单实例

Golang与python线程详解及简单实例在GO中,开启15个线程,每个线程把全局变量遍历增加100000次,因此预测结果是 15*100000=1500000. var sum int var cccc int var m *sync.Mutex func Count1(i int, ch chan int) { for j := 0; j < 100000; j++ { cccc = cccc + 1 } ch <- cccc } func main() { m = new(sync.
python getopt详解及简单实例

python getopt详解函数原型: getopt.getopt(args, shortopts, longopts=[]) 参数解释: args:args为需要解析的参数列表.一般使用sys.argv[1:],这样可以过滤掉第一个参数(ps:第一个参数是脚本的名称,它不应该作为参数进行解析) shortopts:简写参数列表 longopts:长参数列表返回值: opts:分析出的(option, value)列表对. args:不属于格式信息的剩余命令行参数列表. 源码分析在An
Python注释详解

注释用于说明代码实现的功能.采用的算法.代码的编写者以及创建和修改的时间等信息. 注释是代码的一部分,注释起到了对代码补充说明的作用. Python注释 Python单行注释以#开头,单行注释可以作为单独的一行放在被注释的代码行之上,也可以放在语句或者表达式之后. #Give you a chance to let you know me print("Give you a chance to let you know me") say_what = "this is a d
Thinkphp 空操作、空控制器、命名空间(详解)

1.空操作空操作是指系统在找不到请求的操作方法的时候,会定位到空操作(_empty)方法来执行,利用这个机制,我们可以实现错误页面和一些URL的优化. http://网址/index.php/Home/Main/login http://网址/index.php/Home/Main/hello 空操作出现页面: 显示的错误信息过于详细,为安全以及优化页面起见,实行空操作 1.做一个_empty()方法.要在子类里面写,不要再父类里(推荐使用) function _empty() { echo
python 类详解及简单实例

python 类详解类 1.类是一种数据结构,可用于创建实例.(一般情况下,类封装了数据和可用于该数据的方法) 2.Python类是可调用的对象,即类对象 3.类通常在模块的顶层进行定义,以便类实例能够在类所定义的源代码文件中的任何地方被创建. 4.实例初始化 instance = ClassName(args....) 类在实例化时可以使用__init__和__del__两个特殊的方法. class ClassName(base): 'class documentation string'
神经网络理论基础及Python实现详解

一.多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成:输出层.隐藏层.输出层,每层由单元组成: 输入层由训练集的实例特征向量传入,经过连接结点的权重传入下一层,前一层的输出是下一层的输入:隐藏层的个数是任意的,输入层只有一层,输出层也只有一层: 除去输入层之外,隐藏层和输出层的层数和为n,则该神经网络称为n层神经网络,如下图为2层的神经网络: 一层中加权求和,根据非线性方程进行转化输出:理论上,如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集,可以模拟出任何方程: 二.设计神经网络结构使用神经网络之前,必须
对YOLOv3模型调用时候的python接口详解

需要注意的是:更改完源程序.c文件,需要对整个项目重新编译.make install,对已经生成的文件进行更新,类似于之前VS中在一个类中增加新函数重新编译封装dll,而python接口的调用主要使用的是libdarknet.so文件,其余在配置文件中的修改不必重新进行编译安装. 之前训练好的模型,在模型调用的时候,总是在 lib = CDLL("/home/*****/*******/darknet/libdarknet.so", RTLD_GLOBAL)这里读不到darknet编译
.dcm格式文件软件读取及python处理详解

要处理一些.DCM格式的焊接缺陷图像,需要读取和显示.dcm格式的图像.通过搜集资料收集到一些医学影像,并通过pydicom模块查看.dcm格式文件. 若要查看dcm格式文件,可下Echo viewer 进行查看. 若用过pycharm进行处理,可选用如下的代码: # -*-coding:utf-8-*- import cv2 import numpy import dicom from matplotlib import pyplot as plt dcm = dicom.read_file(
最小二乘法及其python实现详解

最小二乘法Least Square Method,做为分类回归算法的基础,有着悠久的历史(由马里·勒让德于1806年提出).它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 那什么是最小二乘法呢?别着急,我们先从几个简单的概念说起. 假设我们现在有一系列的数据点 ,那么由我们给出的拟合函数h(x)得到的估计量就是

Python命名空间详解

相关推荐

随机推荐