每一个变量都会过好它们的一生

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今天我们的python推文不讲案例也不讲新的标准库，来和大家好好聊一聊一个看似乏味，却十分关键又有用的问题————变量的作用域。

什么叫变量作用域呢？简而言之就是变量有效的范围，出了这个范围，变量就会无效，也就是生命周期结束。Python中函数、类以及模块下的变量都有其特殊的作用范围，为了简便起见，今天我们只讨论函数情形下的变量作用域问题。

首先我们看一段示例代码

def var_gen(a):
     func_var = 404
     return a + 10

 b = var_gen(10)

 try:
     print(func_var)
 except Exception as e:
     print(e)

我们会发现，该段代码的输出为name 'func_var' is not defined，也就是说我们的程序在执行try时出了错，错误原因是func_var变量没有定义。可是我们在函数var_gen()中明明已经定义了呀，并且也执行了一遍函数。这是因为在函数体内定义的变量，其作用域范围仅为从声明该变量开始，到函数体执行结束，当函数执行完毕后，在该函数内定义的变量全部失效。

global关键字

那么如果我们想实现一个功能，当程序执行一个函数，则在函数体内部计数一个执行结果，并且执行结果随着函数调用而累计，应该怎么做呢？我们使用global关键字

def count_cal(a):
     global count
     count = count + len(a)


 count = 0    
 count_cal("spring")
 count_cal("summer")
 count_cal("spring")
 count_cal("summer")
 print(count)

在这个示例代码中，count_cal用于计数传进来的字符串长度，且该值叠加，我们使用global关键字，声明此处的变量count是全局变量，也就是和函数体外部的count为同一变量，此时就可以实现计数累加的效果。

nonlocal关键字

除了global，还有没有神奇的关键词用以实现某些必须跨越变量作用域的功能呢？那就是nonlocal,nonlocal表示申明此处为一个闭合的作用域中的变量，现在我们将问题变得复杂一点，来看一看以下这段代码

def scope_test():
     def do_nonlocal():
         nonlocal spam
         spam = "nonlocal_spam"
     def do_global():
         global spam
         spam = "global_spam"

     spam = "test_spam"
     do_nonlocal()
     print("After_nonlocal_assignment:", spam)
     do_global()
     print("After_global_assignment:", spam)


 scope_test()
 print("In_global_scope:", spam)

这个写法有些奇怪，我们首先定义了一个函数scope_test()，紧接着在该函数内定义两个函数do_nonlocal和do_global，这并不会引发语法错误，在函数体内执行函数定义，这在python中是合法的，它与平级定义若干个函数这个方法在功能上大部分一样，但是在变量作用域上则会有区别。

它的运行结果是

After_nonlocal_assignment: nonlocal_spam After_global_assignment: nonlocal_spam In_global_scope: global_spam

这是因为，nonlocal spam成功申明到了函数scope_test内的spam变量，原因是spam变量处于scope_test函数内，是在一个闭合作用域内的变量。而global未申明到spam变量，而是直接在函数体外创造了一个全局变量spam，原因是global用于申明全局变量，与scope_test函数内的spam不一致。所以我们看到了，在第二行结果中，未申明成功，spam的内容依旧是上一次的nonlocal_spam，而在全局范围内的输出成功了。

函数的参数列表传递

在看完了上面的两个关键字后，我们在本文的最后讨论一个问题，也是python的初学者们经常感到困惑的一个问题，也就是函数的参数列表传递，请看下面一段代码

def getlist(alist = []):
     alist.append('a')
     return alist

def getint(a = 10):
     a = a + 10
     return a

 print(getint())
 print(getint())
 print(getint(5))
 print(getint(1))

 print(getlist())
 print(getlist())
 print(getlist())
 print(getlist())

这里我们定义了两个函数，一个是getint用以取得变量a，一个是getlist用以取得列表alist。它们的运行结果可能会出乎你的意料

 20
 20
 15
 11
 ['a']
 ['a', 'a']
 ['a', 'a', 'a']
 ['a', 'a', 'a', 'a']

getint看似正常运行了，我们不传递参数时，函数使用默认值10，得到值20.。而getlist得到的列表却在增加——alist=[]这句默认参数只在最初执行了一遍。这是因为对于函数的默认列表而言，是函数作为一个整体概念与其默认列表一一对应，当我们直接将默认列表拿来append后，原有的默认列表就会被修改，且存在累加。再强调一遍，函数的默认列表是与函数这个整体做绑定，而并非是某一次调用函数的产物。如上所示的代码写法是非常危险且容易出错的，因为我们不知道自己曾经对这个默认参数列表做过什么，因此更为稳妥的写法应该是

def getlist(alist = []):
     res = list(alist)
     res.append('a')
     return res

也就是将默认参数列表复制一份，在复制的版本上进行操作，不污染原有的默认参数列表。

结语

每一个变量都有其固有的作用域范围和生命周期，一个优秀的开发者清楚地知道不让任何一个变量不合时宜的越界，如果不得已使用一些关键字的特殊方法，也需要清楚地知道它们都会发生什么，我们在文章中会展示一些“危险的写法”，也许你会对它们的神奇特性感到心痒，想利用它们做一些特别的操作，但这恰恰是我们不提倡做的，“规范永远比效率更重要，某种程度上，规范本身就是效率”。每个变量都会过好它的一生，将它们合理地安排好，我们才能让程序富有效率地完成它的使命。

注：此推文中的图片及封面（除操作部分的）均来源于网络！如有雷同，纯属巧合！

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             文字编辑：赵宇亮

  技术总编：刘贝贝

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