Python 命名空间与作用域

理解命名空间（Namespace）和作用域（Scope）是掌握 Python 如何组织和查找变量的关键。这个概念对于避免命名冲突和编写清晰、可维护的代码至关重要。

什么是命名空间？

命名空间是一个从名称到对象的映射。简单来说，它就像一个字典，其中键是变量名，值是变量对应的对象。Python 中的所有东西——变量、函数、类、模块——都存在于某个命名空间中。

Python 主要有以下几种命名空间：

1. 内置命名空间 (Built-in Namespace): 包含所有 Python 内置的函数和异常，如 print(), len(), ValueError。这个命名空间在 Python 解释器启动时被创建，并且在整个程序运行期间都存在。

2. 全局命名空间 (Global Namespace): 属于单个模块（一个 .py 文件）。当一个模块被导入时，它的全局命名空间就被创建了。它包含了模块中定义的所有全局变量和函数。

3. 局部命名空间 (Local Namespace): 当一个函数被调用时，会为该函数创建一个局部命名空间。它包含了函数内部定义的所有变量和参数。当函数返回时，这个命名空间就会被删除。

什么是作用域？

作用域（Scope）是程序中可以直接访问某个命名空间的一个文本区域。换句话说，它定义了你在代码的哪个部分可以不用加任何前缀就直接使用一个变量名。

Python 的作用域规则通常被称为 LEGB 规则，Python 解释器会按照这个顺序来查找一个变量：

1. L (Local): 局部作用域，即当前函数内部。这是查找的第一站。
2. E (Enclosing): 闭包函数外的函数作用域。如果一个函数嵌套在另一个函数内部，解释器会查找外部函数的局部作用域。
3. G (Global): 全局作用域，即当前模块的顶层。这是倒数第二站。
4. B (Built-in): 内置作用域，包含 Python 的内置函数和异常。这是最后一站。如果在这里也找不到，Python 就会引发 NameError。

作用域示例

x = 'global x' # 全局作用域 (G)

def outer_func():
    y = 'enclosing y' # 闭包作用域 (E) for inner_func

    def inner_func():
        z = 'local z' # 局部作用域 (L)
        print(z) # 查找顺序: L -> E -> G -> B. 在 L 找到 z
        print(y) # 查找顺序: L -> E -> G -> B. 在 E 找到 y
        print(x) # 查找顺序: L -> E -> G -> B. 在 G 找到 x
        print(len("hello")) # 查找顺序: L -> E -> G -> B. 在 B 找到 len

    inner_func()

outer_func()

global 和 nonlocal 关键字

默认情况下，你只能在函数内部读取全局变量或闭包变量。如果你想在函数内部修改它们，你需要使用 global 或 nonlocal 关键字来明确声明。

global 关键字

用于在函数内部修改全局作用域中的变量。

count = 0 # 全局变量

def increment():
    global count # 声明 count 是全局变量
    count += 1

increment()
print(count) # 输出: 1

nonlocal 关键字

用于在嵌套函数中修改外部（但非全局）函数的变量。

def outer():
    level = 'outer level' # 闭包变量

    def inner():
        nonlocal level # 声明 level 是来自外部函数的变量
        level = 'inner level'
        print(f"Inside inner: {level}")

    inner()
    print(f"Inside outer: {level}")

outer()
# 输出:
# Inside inner: inner level
# Inside outer: inner level

理解 LEGB 规则和 global/nonlocal 的用法，可以帮助你更好地组织代码，避免出现意想不到的变量覆盖和 UnboundLocalError 错误。