pythonif作用域

A. python中的变量按所在位置和作用范围有哪些类型呢

在python程序中，变量可以根据变量所在位置和作用范围分为局部变量和全局变量两种，局部变量仅在函数内部存在，作用域也只有函数内部。全局变量作用域为多个函数均可使用。
一、局部变量
局部变量是在某个函数中声明的，只能在该函数中调用它，如果试图在超出范围的地方调用，则会出现错误。（在函数中使用后，局部变量就会被释放，所以无法在其他范围内被调用）
二、全局变量
全局变量是指在整个.py文件中定义的变量，在程序执行的全过程均有效。全局变量在函数内部使用时，需要使用保留字global进行声明。
（在声明全局变量时，变量名不可改变！）

B. python里面变量作用域是什么

变量作用域：python可以直接查找名称到对象的映射(命名空间)的部分。

python有built–in、global、enclosing、local这四种作用域

built–in：内建作用域，包含了内建的变量和关键字。

global：全局作用域，定义在所有函数外，当前模块(.py源文件)的全局变量。

enclosing：闭包函数外的函数(非局部也非全局)，比如有一个函数a，a里有另一个函数b，对于b里的变量来说，a中的作用域就是enclosing。

local：局部作用域，脚本最内层，比如函数里。

C. python global的作用域

golbal s 指定当前作用域里面的s是全局的，不影响其他的作用域

D. Python 中作用域与命名空间的问题

i=2这一句是定义了一个局部变量i，并赋值为2;这个时候全局作用域的i会被屏蔽,所以全局变量i是没有被修改的所以结果是1；

访问全局变量时可以直接访问，但是修改全局作用域的时候一定要在赋值之前，进行如下声明:

deff():

globali

i=2

因为python里赋值语句和声明变量是一个体的，所以需要global来告诉解释器i是全局变量，接下来的i=2才能被当作是赋值

------------------追答---------------------

同一个代码块(作用域)里， 同一个变量的作用域只能是同一种或者说同一个变量只能来自同一个作用域， 不能是一会是局部变量然后又变成全局变量；

i = i + 1

首先前面的'i='表明了i是一个局部变量(没有global声明， 创建局部变量)， 然后后面的'i+1'里的i自然也是局部变量(同一个函数下同一个变量，i已经是局部变量了， 不能再当作全局变量去用)， 那么自然会报错， i在使用前未声明

i += 1

报错就更明显了， 没有global声明 那么再修改变量i的时候， 自然是当作局部变量， 使用前未声明

变量的查找顺序遵循 LEGB 可以自己网络

关于作用域给你再写个简单的示例， 你对照着理解一下

E. Python 的类中到底有没有建立作用域

类在定义的时候是有作用域的，这个作用域内的变量只能在 class 块内访问，而不能在类的方法（函数）中访问。

F. python中的缩进规则

python严格控制在一个代码块中缩进的一致，当缩进长度不一样时会报错

i=0
whilei<3:
print(111)
print(222)
i+=1

python允许使用空格和单个制表符（tab键）来缩进，一般都是缩进一个制表符，即四个空格，pycharm中会自动帮用户进行缩进

i=0
whilei<3:
print(111)
print(222)
i+=1

希望可以帮到你

G. python中函数中定义的变量只能在该函数题中起作用对吗

函数中定义的变量只能在函数体重起作用，Python在函数中定义的变量只能在该函数体中才可以起作用，只要出了这个函数，那么其他的地方就无法访问这个变量，因为该变量的作用域只在这个函数中，所以只在本函数体内有效。

因为定义了局部变量只能在其被声明的函数内部访问，要想在程序的全域进行访问只能通过定义全局变量的方法进行实现，这些只要在程序控制范围内都可以调用。

一般情况下变量就分为这两大类，一类是全局变量，一类是局部变量。

Python常用的控制语句：

1、if语句，当条件成立时运行语句块。经常与else，elif（相当于else if）配合使用、for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。

2、while语句，当条件为真时，循环运行语句块、try语句，与except，finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况、class语句，用于定义类型。

3、def语句，用于定义函数和类型的方法、pass语句，表示此行为空，不运行任何操作。

4、from…import语句，从包导入模块或从模块导入某个对象、import … as语句，将导入的对象赋值给一个变量、in语句，判断一个对象是否在一个字符串、列表、元组里。

Python代码编写注意：

开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，所以在进行Python代码的书写时一定要注意代码的缩进。

以上内容参考：网络-Python

H. Python的函数都有哪些

Python 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

• 函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。

• 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。

• 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

• 函数内容以冒号起始，并且缩进。

• return [表达式]结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

语法

def functionname( parameters ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。

实例(Python 2.0+)

def printme( str ): "打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return

函数调用

定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。

这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。

如下实例调用了printme（）函数：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果：

• 我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数



参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]
a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3]是 List 类型，"Runoob"是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

• 不可变类型：变量赋值a=5后再赋值a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。

• 可变类型：变量赋值la=[1,2,3,4]后再赋值la[2]=5则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

• 不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。

• 可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ): a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2

实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它。

传可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def changeme( mylist ): "修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist

实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用，故输出结果如下：

• 函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]



参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

• 必备参数

• 关键字参数

• 默认参数

• 不定长参数

必备参数

必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme()

以上实例输出结果：

• Traceback (most recent call last):


• File "test.py", line 11, in <mole>


• printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)



关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme( str = "My string")

以上实例输出结果：

• My string



下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )

以上实例输出结果：

• Name: mikiAge 50



默认参数

调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )

以上实例输出结果：

• Name: mikiAge 50Name: mikiAge 35



不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]

加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ): "打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple: print var
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

• 输出:10输出:706050



匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

• lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。

• lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

• lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。

• 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda函数的语法只包含一个语句，如下：

• lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression



如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )

以上实例输出结果：

• 相加后的值为 : 30相加后的值为 : 40



return 语句

return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): # 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print "函数内 : ", total
return total
# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )

以上实例输出结果：

• 函数内 : 30



变量作用域

一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

• 变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：

• 全局变量

• 局部变量

全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): #返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total

以上实例输出结果：

• 函数内是局部变量 : 30函数外是全局变量 : 0

I. 如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数

这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下 1pareTo(o2)) 相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：) 封装控制结构的内置模板函数 为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。 假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样： 代码如下: lst2 = list() for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环 if lst[i] > 0: lst2.append(lst[i]) 这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢? 在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它： 代码如下: lst2 = filter(lambda n: n > 0, lst) 这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。 封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。 另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。 函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。 闭包(closure) 闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。 闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。 闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。 回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为： 代码如下: class greater_than_helper: def __init__(self, minval): self.minval = minval def is_greater_than(self, val): return val > self.minval def my_filter(lst, minval): helper = greater_than_helper(minval) return filter(helper.is_greater_than, lst) 请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。 如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了： 代码如下: def my_filter(lst, minval): return filter(lambda n: n > minval, lst) 可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。 函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。 内置的不可变数据结构 为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。 例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。 函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。 递归 递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。 这一系列短文中都不会关注递归的使用。 <第一节完>

J. python中函数变量作用域和类变量作用域怎么搞都错，烦躁中

python中，变量的作用域要弄清楚。只有mole、class、def、lambda才会引入作用域，其他的代码块是不会引入作用域的。
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图一中，你在函数中声明了d为全局变量，但这样是无效的，程序运行结果，已经说明这一点。

global这个关键字，是用来“在函数中修改全局变量值”的声明，而不是“在局部函数中定义一个全局变量”的声明。这里要注意一下。
你可以再局部函数外面声明变量d，再加上你原先的函数，就可以修改、访问这个变量了。

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在类中函数的变量，作用域只在函数中。图二中，jian这个变量分别在yu（），yu1（）两个函数中，是处于不同的定义域中的，是不能相互访问的。
所以，在各自函数中，只有先定义了jian变量，才能再使用。
如果想在yu1（）中访问yu（）中的jian变量，就需要将jian变量变成全局变量，即在class中定义一个全局变量jian，这样yu1(),yu()函数都可以访问了