一、python 對(duì)象

Python 使用對(duì)象模型來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)造的任何類型的值都是一個(gè)對(duì)象（比如我們創(chuàng)建的整數(shù)：26，字符串：“hello world”，列表：[1, 2, 3] 等都是對(duì)象）。對(duì)象可以理解為保存在內(nèi)存中的一段具有固定格式的數(shù)據(jù)，所有的 Python 對(duì)象都擁有三個(gè)特性：身份（ID），類型 和 值。

1、身份（ID）

每一個(gè)對(duì)象都有一個(gè)唯一的身份標(biāo)識(shí)自己，對(duì)象一旦建立，它的ID永遠(yuǎn)不會(huì)改變，你可以認(rèn)為它是該對(duì)象在內(nèi)存中的地址。

內(nèi)建函數(shù) id()

內(nèi)建函數(shù) id() 函數(shù)返回一個(gè)表示對(duì)象ID的整數(shù)。

CPython實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)：對(duì)于CPython，id(x)為x存儲(chǔ)在內(nèi)存中的地址。

操作符 is 和 is not

is 和 is not 操作符比較兩個(gè)變量所指向的對(duì)象（或者變量指向的對(duì)象）的ID是否相同，也就是比較兩個(gè)變量是否指向同一個(gè)對(duì)象。

2、類型

每個(gè)對(duì)象的頭部信息中都有一個(gè)類型標(biāo)識(shí)符來(lái)標(biāo)識(shí)這個(gè)對(duì)象的類型（實(shí)際上是一個(gè)指向?qū)?yīng)類型對(duì)象（比如：int、str、dict等）的指針）。對(duì)象的類型決定了對(duì)象數(shù)據(jù)的特性以及支持的操作，還定義了該類型的對(duì)象可能具有的值。

type() 函數(shù)返回對(duì)象的類型（它本身也是一個(gè)對(duì)象）。與ID 一樣，對(duì)象的類型也是不可以修改的。

3、值

注意：上面三個(gè)特性在對(duì)象創(chuàng)建的時(shí)候就被賦值，除了值之外，其它兩個(gè)特性都是只讀的。

4、對(duì)象屬性

某些 Python 對(duì)象有屬性：數(shù)據(jù)或相關(guān)聯(lián)的可執(zhí)行代碼（比如方法）。 Python 用點(diǎn)（.）標(biāo)記法來(lái)訪問(wèn)屬性。屬性包括相應(yīng)對(duì)象的名字等等，最常用的屬性是方法，不過(guò)有一些 Python 類型也有數(shù)據(jù)屬性。含有數(shù)據(jù)屬性的對(duì)象包括（但不限于）：類、類實(shí)例、模塊、復(fù)數(shù)和文件。

5、引用計(jì)數(shù)器

每個(gè)對(duì)象的頭部信息中不僅包含了標(biāo)識(shí)該對(duì)象類型的類型標(biāo)識(shí)符，還包含一個(gè)引用的計(jì)數(shù)器，用來(lái)計(jì)數(shù)這個(gè)對(duì)象被變量的引用次數(shù)，來(lái)決定是不是可以回收這個(gè)對(duì)象。

你可以向Python查詢對(duì)一個(gè)對(duì)象的引用的次數(shù)：在 sys 模塊中的 getrefcount 函數(shù)會(huì)返回對(duì)象的引用次數(shù)。

Python提供了強(qiáng)大的內(nèi)置對(duì)象類型作為語(yǔ)言的組成部分，除非你有內(nèi)置類型無(wú)法提供的特殊對(duì)象要處理，最好總是使用內(nèi)置對(duì)象而不是使用自己的實(shí)現(xiàn)。

Python的內(nèi)置工具是標(biāo)準(zhǔn)的，他們一般都是一致的。對(duì)于簡(jiǎn)單的任務(wù)，內(nèi)置類型往往能夠表現(xiàn)問(wèn)題領(lǐng)域的所有結(jié)構(gòu)，僅使用Python內(nèi)置對(duì)象類型就能夠完成很多工作。而且Python的內(nèi)置對(duì)象類型優(yōu)化了用C實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法。盡管可以實(shí)現(xiàn)屬于自己的類似的數(shù)據(jù)類型，但往往很難達(dá)到內(nèi)置數(shù)據(jù)類型所提供的性能水平。對(duì)于復(fù)雜的任務(wù)，或許仍然需要提供自己的對(duì)象，這時(shí)需要使用Python的類或C語(yǔ)言的接口，人工實(shí)現(xiàn)的對(duì)象往往建立在像列表和字典這樣的內(nèi)置類型的基礎(chǔ)上。

二、標(biāo)準(zhǔn)類型（基本數(shù)據(jù)類型）

• 整型
• 布爾型
• 浮點(diǎn)型
• 復(fù)數(shù)型
• 字符串
• 列表
• 元祖
• 字典
  這些類型是 Python 內(nèi)建的基本數(shù)據(jù)類型，我們會(huì)在后面的章節(jié)來(lái)詳細(xì)介紹它們。
  
  

標(biāo)準(zhǔn)類型的分類

如果讓我們以最啰嗦的方式來(lái)描述標(biāo)準(zhǔn)類型，我們也許會(huì)稱它們是 Python 的 “基本內(nèi)建數(shù)據(jù)對(duì)象原始類型” 。

• “基本”，是指這些類型都是 Python 提供的標(biāo)準(zhǔn)或核心類型。
• “內(nèi)建”，是由于這些類型是 Python 默認(rèn)就提供的
• “數(shù)據(jù)”，因?yàn)樗麄冇糜谝话銛?shù)據(jù)存儲(chǔ)
• “對(duì)象”，因?yàn)閷?duì)象是數(shù)據(jù)和功能的默認(rèn)抽象
• “原始”，因?yàn)檫@些類型提供的是最底層的粒度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
• “類型”，因?yàn)樗麄兙褪菙?shù)據(jù)類型

1、存儲(chǔ)模型

字符串看上去像一個(gè)容器類型，因?yàn)樗鞍弊址ú⑶医?jīng)常多于一個(gè)字符），不過(guò)由于 Python 并沒(méi)有字符類型，所以字符串是一個(gè)自我包含的文字類型。

2、更新模型

另一種對(duì)標(biāo)準(zhǔn)類型進(jìn)行分類的方式就是根據(jù)對(duì)象創(chuàng)建成功之后，它的值可不可以進(jìn)行更新?？勺儗?duì)象允許他們的值被更新，而不可變對(duì)象則不允許他們的值被更改。

3、訪問(wèn)模型

根據(jù)訪問(wèn)我們存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的方式對(duì)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類。在訪問(wèn)模型中共有三種訪問(wèn)方式：直接存取，順序，和映射。

對(duì)非容器類型可以直接訪問(wèn)。所有的數(shù)值類型都?xì)w到這一類。

序列類型是指容器內(nèi)的元素可以按從 0 開(kāi)始的索引順序訪問(wèn)。一次可以訪問(wèn)一個(gè)元素或多個(gè)元素， 也就是大家所了解的切片(slice)。 字符串， 列表和元組都?xì)w到這一類。

映射類型類似序列的索引屬性，不過(guò)它的索引并不使用順序的數(shù)字偏移量取值， 它的元素?zé)o序存放， 通過(guò)一個(gè)唯一的 key 來(lái)訪問(wèn)， 這就是映射類型， 它容納的是哈希鍵-值對(duì)的集合。

三、其他內(nèi)建類型

• 類型
• None
• 文件
• 集合
• 函數(shù)
• 模塊
• 類

這些是當(dāng)你做 Python 開(kāi)發(fā)時(shí)可能會(huì)用到的一些數(shù)據(jù)類型。我們?cè)谶@里討論 Type 和 None類型的使用，除此之外的其他類型我們會(huì)在后面的單獨(dú)章節(jié)來(lái)詳細(xì)介紹它們。

Python中所有一切都是某種類型的對(duì)象，即便是某個(gè)對(duì)象的類型！任何對(duì)象的類型都是類型為 “type” 的對(duì)象。

1、type 類型對(duì)象

對(duì)象的一系列固有行為和特性（比如支持哪些運(yùn)算，具有哪些方法）必須事先定義好。從這個(gè)角度看，對(duì)象的類型正是保存這些信息的最佳位置。描述一種類型所需要的信息不可能用一個(gè)字符串來(lái)搞定，所以類型不能是一個(gè)簡(jiǎn)單的字符串，這些信息不能也不應(yīng)該和數(shù)據(jù)保存在一起， 所以我們將類型定義成對(duì)象。

通過(guò)調(diào)用 type() 函數(shù)你能夠得到特定對(duì)象的類型信息。

我們得到一個(gè)簡(jiǎn)潔的輸出結(jié)果<class 'int'>。但是它并不是一個(gè)簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的告訴你 123 是個(gè)整數(shù)這樣的字符串。您看到的<class 'int'>實(shí)際上是一個(gè)類型對(duì)象，碰巧它輸出了一個(gè)字符串來(lái)告訴你它是個(gè) int 型對(duì)象。

所有類型對(duì)象的類型都是 type，它也是所有 Python 類型的根和所有 Python 標(biāo)準(zhǔn)類的默認(rèn)元類（metaclass）。

2、None 對(duì)象

None不是意味著“未定義”，None是某些內(nèi)容，而不是沒(méi)有內(nèi)容，他是一個(gè)真正的對(duì)象，并且有一塊內(nèi)存，由Python給定一個(gè)內(nèi)置的名稱。

四、內(nèi)部類型

• 代碼
• 幀
• 跟蹤記錄
• 切片
• 省略
• Xrange

我們?cè)谶@里簡(jiǎn)要介紹一下這些內(nèi)部類型，一般的程序員通常不會(huì)直接和這些對(duì)象打交道。
(后期補(bǔ)充 ... )

五、動(dòng)態(tài)類型

python是動(dòng)態(tài)類型的（它自動(dòng)的跟蹤對(duì)象的類型），Python中沒(méi)有類型聲明，運(yùn)行的表達(dá)式的語(yǔ)法（創(chuàng)建對(duì)象時(shí)的表達(dá)式，例如：一個(gè)方括號(hào)的表達(dá)式會(huì)生成一個(gè)列表，大括號(hào)中的表達(dá)式會(huì)建立一個(gè)字典）決定了創(chuàng)建和使用的對(duì)象的類型。一旦創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象，它就和操作集合綁定了（只可以對(duì)字符串對(duì)象進(jìn)行字符串相關(guān)的操作，對(duì)列表對(duì)象進(jìn)行列表相關(guān)的操作）所以Python也是強(qiáng)類型語(yǔ)言。

1、變量、對(duì)象和引用

在Python中我們使用對(duì)象模型來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使用變量（變量名）來(lái)指向我們創(chuàng)建的對(duì)象，我們?cè)诔绦虼a中使用變量名來(lái)引用他們所指向的對(duì)象。我們可以簡(jiǎn)單的認(rèn)為對(duì)象（數(shù)據(jù)）就是變量的值，實(shí)際上，變量為對(duì)象的一個(gè)引用。

變量的創(chuàng)建和使用

1、創(chuàng)建一個(gè)int類型的對(duì)象代表值4；
2、創(chuàng)建一個(gè)變量 a，如果它還沒(méi)有被創(chuàng)建的話；
3、通過(guò)賦值運(yùn)算符（=）將變量 a 指向?qū)ο?；
4、在表達(dá)式中將變量a替換為對(duì)象4；
5、對(duì)象4和對(duì)象5進(jìn)行加法運(yùn)算，打印運(yùn)算結(jié)果的字符串格式 “9”；

圖示：在運(yùn)行 a = 4 后，變量a變成對(duì)象4 的一個(gè)引用，在內(nèi)部，變量事實(shí)上是到對(duì)象內(nèi)存空間（通過(guò)運(yùn)行常量表達(dá)式 = 4而創(chuàng)建）的一個(gè)指針。一旦變量a被使用，Python自動(dòng)跟隨這個(gè)變量到對(duì)象4的鏈接，使用對(duì)象4參與和對(duì)象5的運(yùn)算。

變量和對(duì)象

1、變量和對(duì)象保存在內(nèi)存的不同部分，并通過(guò)引用（指針）相關(guān)聯(lián)；
2、變量總是連接到對(duì)象，并且絕不會(huì)連接到其他變量上，但是更大的對(duì)象可能連接到其他的對(duì)象；
3、在Python內(nèi)部，作為一種優(yōu)化，Python預(yù)先緩存了一些不變的對(duì)象并對(duì)其進(jìn)行復(fù)用；
4、對(duì)象有更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，而不僅僅是有足夠的空間表示它的值這么簡(jiǎn)單。每一個(gè)對(duì)象都有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的頭部信息：一個(gè)類型標(biāo)識(shí)符去標(biāo)識(shí)這個(gè)對(duì)象的類型；一個(gè)引用的計(jì)數(shù)器，用來(lái)決定是不是可以回收這個(gè)對(duì)象；

2、對(duì)象的動(dòng)態(tài)類型——類型標(biāo)識(shí)符

對(duì)象知道自己的類型，每個(gè)對(duì)象都包含了一個(gè)頭部信息——類型標(biāo)識(shí)符（實(shí)際上是一個(gè)指向類型對(duì)象的指針），標(biāo)記了這個(gè)對(duì)象的類型（例如：一個(gè)整數(shù)對(duì)象10，包含了值10以及一個(gè)頭部信息，告訴python，這個(gè)是一個(gè)整數(shù)對(duì)象）。一旦創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象，它就和操作集合綁定了（只可以對(duì)字符串對(duì)象進(jìn)行字符串相關(guān)的操作，對(duì)列表對(duì)象進(jìn)行列表相關(guān)的操作），所以Python也是強(qiáng)類型語(yǔ)言。

Python 語(yǔ)言中，對(duì)象的類型和內(nèi)存占用都是運(yùn)行時(shí)確定的，在創(chuàng)建也就是賦值時(shí)，解釋器會(huì)根據(jù)運(yùn)行的表達(dá)式的語(yǔ)法和右側(cè)的操作數(shù)（例如：一個(gè)方括號(hào)的表達(dá)式會(huì)生成一個(gè)列表，大括號(hào)中的表達(dá)式會(huì)建立一個(gè)字典）來(lái)決定新對(duì)象的類型。在對(duì)象創(chuàng)建后，一個(gè)該對(duì)象的引用會(huì)被賦值給左側(cè)的變量。

在代碼中檢驗(yàn)特定的類型，會(huì)破壞代碼的靈活性，即限制它只能使用一種類型工作。沒(méi)有這樣的檢測(cè)，代碼也許能夠使用整個(gè)范圍的類型工作。在Python中，我們編寫(xiě)對(duì)象接口（所支持的操作）而不是類型。不關(guān)注特定的類型意味著代碼會(huì)自動(dòng)的適應(yīng)他們中的很多類型：任何具有兼容接口的對(duì)象均能夠工作，而不管它是什么對(duì)象類型。動(dòng)態(tài)類型是Python語(yǔ)言靈活性的根源。

3、對(duì)象的垃圾收集——引用計(jì)數(shù)器

在Python中，每當(dāng)一個(gè)變量名被賦予了一個(gè)新的對(duì)象，之前的那個(gè)對(duì)象占用的空間就會(huì)被回收（如果它沒(méi)有被其他的變量名或?qū)ο笏玫脑挘?。這種自動(dòng)回收對(duì)象空間的技術(shù)叫做垃圾收集。

要保持追蹤內(nèi)存中的對(duì)象， Python 使用了引用計(jì)數(shù)這一簡(jiǎn)單技術(shù)。也就是說(shuō) Python 內(nèi)部記錄著所有使用中的對(duì)象各有多少引用。在Python內(nèi)部，它在每個(gè)對(duì)象的頭部信息中保存了一個(gè)引用計(jì)數(shù)器，計(jì)數(shù)器記錄了當(dāng)前指向該對(duì)象的引用的數(shù)目。一旦（并精確的在同一時(shí)間）這個(gè)計(jì)數(shù)器被設(shè)置為零，這個(gè)對(duì)象的內(nèi)存空間就會(huì)被自動(dòng)回收（對(duì)象的空間自動(dòng)放入自由內(nèi)存空間池，等待后來(lái)的對(duì)象使用）。嚴(yán)格來(lái)說(shuō)這不是 100%正確，不過(guò)現(xiàn)階段你可以就這么認(rèn)為。

3.1 增加引用計(jì)數(shù)

請(qǐng)看以下聲明：

x = 3.14
y  = x

語(yǔ)句 x = 3.14 創(chuàng)建了一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)對(duì)象（3.14）并將其引用賦值給 x。 x 是其第一個(gè)引用， 因此，該對(duì)象的引用計(jì)數(shù)被設(shè)置為 1。語(yǔ)句 y=x 創(chuàng)建了一個(gè)指向同一對(duì)象的別名 y（參閱圖 3－2）。事實(shí)上并沒(méi)有為 Y 創(chuàng)建一個(gè)新對(duì)象， 而是該對(duì)象的引用計(jì)數(shù)增加了 1 次（變成了 2）。這是對(duì)象引用計(jì)數(shù)增加的方式之一。還有一些其它的方式也能增加對(duì)象的引用計(jì)數(shù)， 比如該對(duì)象作為參數(shù)被函數(shù)調(diào)用或這個(gè)對(duì)象被加入到某個(gè)容器對(duì)象當(dāng)中時(shí)。

3.2 減少引用計(jì)數(shù)

當(dāng)對(duì)象的引用被銷毀時(shí)，引用計(jì)數(shù)會(huì)減小。最明顯的例子就是當(dāng)引用離開(kāi)其作用范圍時(shí)，這種情況最經(jīng)常出現(xiàn)在函數(shù)運(yùn)行結(jié)束時(shí)，所有局部變量都被自動(dòng)銷毀，對(duì)象的引用計(jì)數(shù)也就隨之減少。

當(dāng)變量被賦值了另外一個(gè)其他對(duì)象時(shí)，原對(duì)象的引用計(jì)數(shù)也會(huì)自動(dòng)減 1：

foo = 'xyz'
bar = foo
foo = 123

當(dāng)字符串對(duì)象"xyz"被創(chuàng)建并賦值給 foo 時(shí)， 它的引用計(jì)數(shù)是 1。當(dāng)增加了一個(gè)別名 bar時(shí)， 引用計(jì)數(shù)變成了 2。不過(guò)當(dāng) foo 被重新賦值給整數(shù)對(duì)象 123 時(shí)， xyz 對(duì)象的引用計(jì)數(shù)自動(dòng)減 1，又重新變成了 1。其它造成對(duì)象的引用計(jì)數(shù)減少的方式包括使用 del 語(yǔ)句刪除一個(gè)變量， 或者當(dāng)一個(gè)對(duì)象被移出一個(gè)窗口對(duì)象時(shí)（或該容器對(duì)象本身的引用計(jì)數(shù)變成了 0 時(shí)）。

總結(jié)一下，一個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)在以下情況會(huì)減少：一個(gè)本地引用離開(kāi)了其作用范圍。

3.3 del 語(yǔ)句

del 語(yǔ)句會(huì)刪除對(duì)象的一個(gè)引用，它的語(yǔ)法是：

del obj1[, obj2[,... objN]]

執(zhí)行 del x 刪除該對(duì)象的最后一個(gè)引用， 也就是該對(duì)象的引用計(jì)數(shù)會(huì)減為0， 這會(huì)導(dǎo)致該對(duì)象從此“無(wú)法訪問(wèn)”或“無(wú)法抵達(dá)”。 從此刻起， 該對(duì)象就成為垃圾回收機(jī)制的回收對(duì)象。 注意任何追蹤或調(diào)試程序會(huì)給一個(gè)對(duì)象增加一個(gè)額外的引用， 這會(huì)推遲該對(duì)象被回收的時(shí)間。

3.4 垃圾收集

像上面說(shuō)的，雖然解釋器跟蹤對(duì)象的引用計(jì)數(shù)， 但垃圾收集器負(fù)責(zé)釋放內(nèi)存。垃圾收集器是一塊獨(dú)立代碼， 它用來(lái)尋找引用計(jì)數(shù)為 0 的對(duì)象。它也負(fù)責(zé)檢查那些雖然引用計(jì)數(shù)大于 0 但也應(yīng)該被銷毀的對(duì)象。

從技術(shù)上講，Python的垃圾收集主要基于引用計(jì)數(shù)器，然而它也有一部分功能可以及時(shí)的檢測(cè)并回收帶有循環(huán)引用的對(duì)象。由于引用實(shí)現(xiàn)為指針，一個(gè)對(duì)象有可能會(huì)引用自身，或者引用另一個(gè)引用了自身的對(duì)象。 這說(shuō)明只靠引用計(jì)數(shù)是不夠的。 Python 的垃圾收集器實(shí)際上是一個(gè)引用計(jì)數(shù)器和一個(gè)循環(huán)垃圾收集器。 盡管這種情況相對(duì) 很少，由于這樣的對(duì)象的引用計(jì)數(shù)器不會(huì)清除為0，必須特別對(duì)待它們。

這里對(duì)Python的垃圾收集器的介紹只適用于標(biāo)準(zhǔn)的CPython，JPython和IronPython可能使用不同的方案。

垃圾收集最直接的、可感受到的好處就是，這意味著可以在腳本中任意使用對(duì)象而不需要考慮釋放內(nèi)存空間，在程序運(yùn)行時(shí)，Python將會(huì)清理那些不在使用的空間。Python 解釋器承擔(dān)了內(nèi)存管理的復(fù)雜任務(wù)， 這大大簡(jiǎn)化了應(yīng)用程序的編寫(xiě)。你只需要關(guān)心你要解決的問(wèn)題，至于底層的事情放心交給 Python 解釋器去做就行了。

4、共享引用

在Python中一個(gè)變量可以被賦值引用多個(gè)對(duì)象，也可以多個(gè)變量名引用了同一個(gè)對(duì)象，在Python中這叫作共享引用。

4.1 修改變量的值——變量指向的對(duì)象為不可更改類型

圖示：運(yùn)行賦值語(yǔ)句a=3，在內(nèi)存空間中創(chuàng)建對(duì)象3和變量a，a的引用指向?qū)ο?的內(nèi)存空間。運(yùn)行賦值語(yǔ)句b=a，在內(nèi)存中創(chuàng)建變量b，并且b的引用指向a變量引用指向的對(duì)象3。

圖示：運(yùn)行賦值語(yǔ)句a = "hello"，在內(nèi)存空間中創(chuàng)建對(duì)象“hello'”，a的引用指向?qū)ο蟆県ello“的內(nèi)存空間。

在Python中，變量總是一個(gè)指向?qū)ο蟮闹羔?，而不是可改變的?nèi)存區(qū)域的標(biāo)簽：給一個(gè)變量賦一個(gè)新的值，并不是替換了原始的對(duì)象，而是讓這個(gè)變量去引用完全不同的另一個(gè)對(duì)象。

4.2 修改變量的值——變量指向的對(duì)象為可更改類型

圖示：運(yùn)行賦值語(yǔ)句a=[1, 2, 3]，在內(nèi)存空間中創(chuàng)建對(duì)象[1, 2, 3]和變量a，a的引用指向?qū)ο骩1, 2, 3]的內(nèi)存空間。運(yùn)行賦值語(yǔ)句b=a，在內(nèi)存中創(chuàng)建變量b，并且b的引用指向a變量引用指向的對(duì)象[1, 2, 3]。運(yùn)行a[0] = "hello"，因?yàn)閷?duì)象[1, 2, 3]為可變類型，所以直接修改對(duì)象的值。變量a和變量b指向?qū)ο蟮囊貌蛔儭?/p>

在列表中的元素是通過(guò)他們的位置進(jìn)行讀取的，所以a[0]為對(duì)象1的引用，我們修改a[0]的值，也就是將a[0]的引用指向了其他對(duì)象，并不影響a對(duì)對(duì)象[1, 2 ,3]的引用。

圖示：a和b應(yīng)該是 == 的，但不是 is 的，但是因?yàn)樾〉恼麛?shù)和字符串被緩存并復(fù)用了，所以is表達(dá)式告訴我們a 和b引用了同一個(gè)對(duì)象。

5、作用域

作用域定義一個(gè)代碼塊中變量的可見(jiàn)性。如果一個(gè)局部變量在一個(gè)代碼塊中定義，那么它的作用域就在那個(gè)代碼塊中。如果定義出現(xiàn)在函數(shù)代碼塊中，那么其作用域擴(kuò)展到這個(gè)函數(shù)代碼塊包含的任何代碼塊中，除非某個(gè)被包含的代碼塊為該名稱引入一個(gè)不同的綁定。

當(dāng)一個(gè)變量在代碼塊中使用時(shí)，它使用包含它最近的作用域解析。對(duì)于一個(gè)代碼塊所有可見(jiàn)作用域的集合稱做代碼塊的環(huán)境。

當(dāng)一個(gè)變量完全找不到時(shí)，將引發(fā)一個(gè) NameError 異常。如果當(dāng)前的作用域是一個(gè)函數(shù)作用域，而且變量引用一個(gè)局部變量，這個(gè)變量在該名稱使用的時(shí)候還沒(méi)有綁定到一個(gè)值，則引發(fā)一個(gè)UnboundLocalError 異常。UnboundLocalError是 NameError 的子類。

如果名稱綁定操作發(fā)生在代碼代碼塊內(nèi)的任何地方，則代碼塊內(nèi)的名稱的所有使用都被視為對(duì)當(dāng)前代碼塊的引用。這可能會(huì)導(dǎo)致在代碼塊中綁定名稱之前出現(xiàn)錯(cuò)誤。這個(gè)規(guī)則是微妙的。Python缺少聲明并允許在代碼塊內(nèi)的任何地方進(jìn)行名稱綁定操作。代碼代碼塊的局部變量可以通過(guò)掃描用于名稱綁定操作的代碼塊的整個(gè)文本來(lái)確定。

如果 global 語(yǔ)句出現(xiàn)在代碼塊內(nèi)，在語(yǔ)句中指定的名稱的所有引用都是指該名稱在的頂級(jí)命名空間中的綁定。名稱在頂級(jí)命名空間中的解析通過(guò)搜索全局命名空間，即包含該代碼塊的模塊的命名空間，和內(nèi)建的命名空間——模塊 builtins 的命名空間。首先搜索全局命名空間。如果在那里沒(méi)有找到名稱，則搜索 builtins 命名空間。global語(yǔ)句必須位于該名稱的所有引用之前。

global 語(yǔ)句的作用域與同一代碼塊中的名稱綁定操作相同。如果自由變量的最近的包圍作用域包含全局語(yǔ)句，則該自由變量被視為全局變量。

nonlocal 語(yǔ)句使得對(duì)應(yīng)的名稱引用在最靠近的包含它的函數(shù)的作用域中綁定的變量。如果給定的名稱在任何包含它的函數(shù)的作用域中都找不到，則在編譯時(shí)刻引發(fā) SyntaxError。

模塊的命名空間在第一次導(dǎo)入模塊時(shí)自動(dòng)創(chuàng)建。腳本的主模塊始終叫做 main 。

類定義以及 exec()和eval() 的參數(shù)在名稱解析的上下文中比較特殊。類定義是可以使用和定義名稱的可執(zhí)行語(yǔ)句。這些引用遵循正常的名稱解析規(guī)則，除了一個(gè)例外，就是未綁定的局部變量在全局作用域中查找。類定義的命名空間成為類的屬性字典。在類代碼塊中定義的名稱的作用域限制在類代碼塊中；它不會(huì)延伸到方法的代碼塊中 —— 包括解析式和生成器表達(dá)式，因?yàn)樗鼈兪鞘褂煤瘮?shù)作用域?qū)崿F(xiàn)的。也就是說(shuō)下面這段代碼執(zhí)行會(huì)失?。?/p>

class A: 
    a = 42 
    b = list(a + i for i in range(10))

《Python基礎(chǔ)手冊(cè)》系列：

Python基礎(chǔ)手冊(cè) 1 —— Python語(yǔ)言介紹
Python基礎(chǔ)手冊(cè) 2 —— Python 環(huán)境搭建（Linux）
Python基礎(chǔ)手冊(cè) 3 —— Python解釋器
Python基礎(chǔ)手冊(cè) 4 —— 文本結(jié)構(gòu)
Python基礎(chǔ)手冊(cè) 5 —— 標(biāo)識(shí)符和關(guān)鍵字
Python基礎(chǔ)手冊(cè) 6 —— 操作符
Python基礎(chǔ)手冊(cè) 7 —— 內(nèi)建函數(shù)
Python基礎(chǔ)手冊(cè) 8 —— Python對(duì)象
Python基礎(chǔ)手冊(cè) 9 —— 數(shù)字類型
Python基礎(chǔ)手冊(cè)10 —— 序列（字符串）
Python基礎(chǔ)手冊(cè)11 —— 序列（元組&列表）
Python基礎(chǔ)手冊(cè)12 —— 序列（類型操作）
Python基礎(chǔ)手冊(cè)13 —— 映射（字典）
Python基礎(chǔ)手冊(cè)14 —— 集合
Python基礎(chǔ)手冊(cè)15 —— 解析
Python基礎(chǔ)手冊(cè)16 —— 文件
Python基礎(chǔ)手冊(cè)17 —— 簡(jiǎn)單語(yǔ)句
Python基礎(chǔ)手冊(cè)18 —— 復(fù)合語(yǔ)句（流程控制語(yǔ)句）
Python基礎(chǔ)手冊(cè)19 —— 迭代器
Python基礎(chǔ)手冊(cè)20 —— 生成器
Python基礎(chǔ)手冊(cè)21 —— 函數(shù)的定義
Python基礎(chǔ)手冊(cè)22 —— 函數(shù)的參數(shù)
Python基礎(chǔ)手冊(cè)23 —— 函數(shù)的調(diào)用
Python基礎(chǔ)手冊(cè)24 —— 函數(shù)中變量的作用域
Python基礎(chǔ)手冊(cè)25 —— 裝飾器
Python基礎(chǔ)手冊(cè)26 —— 錯(cuò)誤 & 異常
Python基礎(chǔ)手冊(cè)27 —— 模塊
Python基礎(chǔ)手冊(cè)28 —— 模塊的高級(jí)概念
Python基礎(chǔ)手冊(cè)29 —— 包