命名空间提供了在项目中避免名字冲突的一种方法，各个命名空间是独立的，没有任何关系的，所以一个命名空间中不能有重名，但不同的命名空间是可以重名而没有任何影响。

Python命名空间分类

Python程序执行期间会有两个或者三个活动的命名空间，按照变量定义的位置，可以划分为以下3类：

内置名称：built-in names，Python语言内置的名称，比如函数abs、char和异常名称BaseException、Exception等。

全局名称：global names，模块中定义的名称，记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。

局部名称：local names，函数中定义的名称，记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。

Python命名空间生命周期

local names，在函数被调用时才被创建，但函数返回结果或抛出异常时被删除。

global names，在模块被加载时创建，通常一直保留，直到Python解释器退出。

built-in names，在Python解释器启动时创建，一直保留到解释器退出。

各个命名空间创建顺序：Python解释器启动—创建内建命名空间-加载模块-创建全局命名空间-函数被调用-创建局部命名空间。

各个命名空间销毁顺序：函数调用结束-销毁函数对应的局部命名空间-Python解释器退出-销毁全局命名空间-销毁内建命名空间。

接下来我将分四部分揭示Python命名空间的本质：一、命名空间的定义；二、命名空间的查找顺序；三、命名空间的生命周期；四、通过locals()和globals() BIF访问命名空间

重点是第四部分，我们将在此部分观察命名空间的内容。

一、命名空间

Python使用叫做命名空间的东西来记录变量的轨迹。命名空间是一个 字典（dictionary） ，它的键就是变量名，它的值就是那些变量的值。

A namespace is a mapping from names to objects. Most namespaces are currently implemented as Python dictionaries。

在一个 Python 程序中的任何一个地方，都存在几个可用的命名空间。

1、每个函数都有着自已的命名空间，叫做局部命名空间，它记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。

2、每个模块拥有它自已的命名空间，叫做全局命名空间，它记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。

3、还有就是内置命名空间，任何模块均可访问它，它存放着内置的函数和异常。

名称空间的加载顺序

内置命名空间(程序运行前加载)-->全局命名空间(程序运行中：从上到下加载)-->局部命名空间(程序运行中：调用时才加载)

二、名称空间的取值顺序

在局部调用：局部命名空间-->全局命名空间-->内置命名空间

在全局调用：全局命名空间-->内置命名空间

综上所述，在寻找变量时，从小范围，一层一层到大范围去找寻。

三、命名空间查找顺序

当一行代码要使用变量 x 的值时，Python 会到所有可用的名字空间去查找变量，按照如下顺序：

1、局部命名空间：特指当前函数或类的方法。如果函数定义了一个局部变量 x，或一个参数 x，Python 将使用它，然后停止搜索。

2、全局命名空间：特指当前的模块。如果模块定义了一个名为 x 的变量，函数或类，Python 将使用它然后停止搜索。

3、内置命名空间：对每个模块都是全局的。作为最后的尝试，Python 将假设 x 是内置函数或变量。

4、如果 Python 在这些名字空间找不到 x，它将放弃查找并引发一个 NameError 异常，如，NameError: name 'aa' is not defined。

嵌套函数的情况：

1、先在当前 (嵌套的或 lambda) 函数的命名空间中搜索

2、然后是在父函数的命名空间中搜索

3、接着是模块命名空间中搜索

4、最后在内置命名空间中搜索

示例：

info = "Adress : "

def func_father(country):

def func_son(area):

city= "Shanghai " #此处的city变量，覆盖了父函数的city变量

print(info + country + city + area)

city = " Beijing "

#调用内部函数

func_son("ChaoYang ")

func_father("China ")

输出：Adress : China Shanghai ChaoYang

以上示例中，info在全局命名空间中，country在父函数的命名空间中，city、area在自己函数的命名空间中

四、命名空间的生命周期

不同的命名空间在不同的时刻创建，有不同的生存期。

1、内置命名空间在 Python 解释器启动时创建，会一直保留，不被删除。

2、模块的全局命名空间在模块定义被读入时创建，通常模块命名空间也会一直保存到解释器退出。

3、当函数被调用时创建一个局部命名空间，当函数返回结果 或 抛出异常时，被删除。每一个递归调用的函数都拥有自己的命名空间。

Python 的一个特别之处在于其赋值操作总是在最里层的作用域。赋值不会复制数据——只是将命名绑定到对象。删除也是如此："del y" 只是从局部作用域的命名空间中删除命名 y 。事实上，所有引入新命名的操作都作用于局部作用域。

示例：

i=1

def func2():

i=i+1

func2()

#错误：UnboundLocalError: local variable 'i' referenced before assignment

由于创建命名空间时，python会检查代码并填充局部命名空间。在python运行那行代码之前，就发现了对i的赋值，并把它添加到局部命名空间中。当函数执行时，python解释器认为i在局部命名空间中但没有值，所以会产生错误。

def func3():

y=123

del y

print(y)

func3()

#错误：UnboundLocalError: local variable 'y' referenced before assignment

#去掉"del y"语句后，运行正常

五、命名空间的访问

1、局部命名空间可以 locals() BIF来访问。

locals 返回一个名字/值对的 dictionary。这个 dictionary 的键是字符串形式的变量名字，dictionary 的值是变量的实际值。

示例：

def func1(i, str ):

x = 12345

print(locals())

func1(1 , "first")

输出：{'str': 'first', 'x': 12345, 'i': 1}

2、全局 (模块级别)命名空间可以通过 globals() BIF来访问。

示例：

import copy

from copy import deepcopy

gstr = "global string"

def func1(i, info):

x = 12345

print(locals())

func1(1 , "first")

if __name__ == "__main__":

print("the current scope's global variables:")

dictionary=globals()

print(dictionary)

输出：（我自己给人为的换行、更换了顺序，加颜色的语句下面重点说明）

{

'__name__': '__main__',

'__doc__': 'Created on 2013-5-26',

'__package__': None,

'__cached__': None,

'__file__': 'E:\\WorkspaceP\\Test1\\src\\base\\test1.py',

'__loader__': <_frozen_importlib.SourceFileLoader object at 0x01C702D0>,

'copy': <module 'copy' from 'D:\\Python33\\lib\\copy.py'>,

'__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>,

'gstr': 'global string',

'dictionary': {...},

'func1': <function func1 at 0x01C6C540>,

'deepcopy': <function deepcopy at 0x01DB28A0>

}

总结

1、模块的名字空间不仅仅包含模块级的变量和常量，还包括所有在模块中定义的函数和类。除此以外，它还包括了任何被导入到模块中的东西。

2、我们看到，内置命名也同样被包含在一个模块中，它被称作 __builtin__。

3、回想一下 from module import 和 import module 之间的不同。

使用 import module，模块自身被导入，但是它保持着自已的名字空间，这就是为什么您需要使用模块名来访问它的函数或属性：module.function 的原因。

但是使用 from module import function，实际上是从另一个模块中将指定的函数和属性导入到您自己的名字空间，这就是为什么您可以直接访问它们却不需要引用它们所来源的模块。使用 globals 函数，您会真切地看到这一切的发生，见上面的红色输出语句。

3、 locals 与 globals 之间的一个重要的区别

locals 是只读的，globals 不是

示例：

def func1(i, info):

x = 12345

print(locals())

locals()["x"]= 6789

print("x=",x)

y=54321

func1(1 , "first")

globals()["y"]= 9876

print( "y=",y)

输出：

{'i': 1, 'x': 12345, 'info': 'first'}

x= 12345

y= 9876

解释：

locals 实际上没有返回局部名字空间，它返回的是一个拷贝。所以对它进行改变对局部名字空间中的变量值并无影响。

globals 返回实际的全局名字空间，而不是一个拷贝。所以对 globals 所返回的 dictionary 的任何的改动都会直接影响到全局变量。