本篇文章给大家带来的内容是关于python动态赋值的陷阱分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
命名空间与作用域问题，看似微不足道，其实背后大有文章。
由于篇幅所限，还有一个重要的知识内容没谈，即“locals() 与 globals() 的读写问题”。之所以说这个问题重要，是因为它可以实现一些灵活的动态赋值的功能。
它们都是字典类型，用法不需多言。然而，在使用过程中，有一个陷阱需要注意：globals() 可读可写，而 locals() 只可读却不可写。今天分享的文章，就是在探究这个问题，写得很深入，特分享给大家。
在工作中, 有时候会遇到一种情况: 动态地进行变量赋值 , 不管是局部变量还是全局变量, 在我们绞尽脑汁的时候, python已经为我们解决了这个问题.
python的命名空间通过一种字典的形式来体现, 而具体到函数也就是locals() 和 globals(), 分别对应着局部命名空间和全局命名空间. 于是, 我们也就能通过这些方法去实现我们动态赋值的需求.
例如:
def test(): globals()['a2'] = 4test()print a2 # 输出 4
很自然, 既然 globals能改变全局命名空间, 那理所当然locals应该也能修改局部命名空间.修改函数内的局部变量.
但事实真是如此吗? 不是!
def aaaa(): print locals() for i in ['a', 'b', 'c']: locals()[i] = 1 print locals() print aaaaa()
输出:
{}{'i': 'c', 'a': 1, 'c': 1, 'b': 1}traceback (most recent call last): file "5.py", line 17, in <module> aaaa() file "5.py", line 16, in aaaa print anameerror: global name 'a' is not defined
程序运行报错了!
但是在第二次print locals()很清楚能够看到, 局部空间是已经有那些变量了, 其中也有变量a并且值也为1, 但是为什么到了print a却报出nameerror异常?
再看一个例子:
def aaaa(): print locals() s = 'test' # 加入显示赋值 s for i in ['a', 'b', 'c']: locals()[i] = 1 print locals() print s # 打印局部变量 s print aaaaa()
输出:
{}{'i': 'c', 'a': 1, 's': 'test', 'b': 1, 'c': 1}testtraceback (most recent call last): file "5.py", line 19, in <module> aaaa() file "5.py", line 18, in aaaa print anameerror: global name 'a' is not defined
上下两段代码, 区别就是, 下面的有显示赋值的代码, 虽然也是同样触发了nameerror异常, 但是局部变量s的值被打印了出来.
这就让我们觉得很纳闷, 难道通过locals()改变局部变量, 和直接赋值有不同? 想解决这个问题, 只能去看程序运行的真相了, 又得上大杀器dis~
根源探讨
直接对第二段代码解析:
13 0 load_global 0 (locals) 3 call_function 0 6 print_item 7 print_newline 14 8 load_const 1 ('test') 11 store_fast 0 (s) 15 14 setup_loop 36 (to 53) 17 load_const 2 ('a') 20 load_const 3 ('b') 23 load_const 4 ('c') 26 build_list 3 29 get_iter >> 30 for_iter 19 (to 52) 33 store_fast 1 (i) 16 36 load_const 5 (1) 39 load_global 0 (locals) 42 call_function 0 45 load_fast 1 (i) 48 store_subscr 49 jump_absolute 30 >> 52 pop_block 17 >> 53 load_global 0 (locals) 56 call_function 0 59 print_item 60 print_newline 18 61 load_fast 0 (s) 64 print_item 65 print_newline 19 66 load_global 1 (a) 69 print_item 70 print_newline 71 load_const 0 (none) 74 return_valuenone
在上面的字节码可以看到:
locals()对应的字节码是: load_global
s='test'对应的字节码是: load_const 和 store_fast
print s对应的字节码是: load_fast
print a对应的字节码是: load_global
从上面罗列出来的几个关键语句的字节码可以看出, 直接赋值/读取 和 通过locals()赋值/读取 本质是很大不同的. 那么触发nameerror异常, 是否证明通过 locals()[i] = 1存储的值, 和真正的局部命名空间 是不同的两个位置?
想要回答这个问题, 我们得先确定一个东西, 就是真正的局部命名空间如何获取? 其实这个问题, 在上面的字节码上, 已经给出了标准答案了!
真正的局部命名空间, 其实是存在 store_fast 这个对应的数据结构里面. 这个是什么鬼, 这个需要源码来解答:
// ceval.c 从上往下, 依次是相应函数或者变量的定义// 指令源码target(store_fast){ v = pop(); setlocal(oparg, v); fast_dispatch();}--------------------// setlocal 宏定义 #define setlocal(i, value) do { pyobject *tmp = getlocal(i); \ getlocal(i) = value; \ py_xdecref(tmp); } while (0)-------------------- // getlocal 宏定义 #define getlocal(i) (fastlocals[i]) -------------------- // fastlocals 真面目pyobject * pyeval_evalframeex(pyframeobject *f, int throwflag){ // 省略其他无关代码 fastlocals = f->f_localsplus;....}
看到这里, 应该就能明确了, 函数内部的局部命名空间, 实际是就是帧对象的f的成员f_localsplus, 这是一个数组, 了解函数创建的童鞋可能会比较清楚, 在call_function时, 会对这个数组进行初始化, 将形参赋值什么都会按序塞进去, 在字节码18 61 load_fast 0 (s)中, 第四列的0, 就是将f_localsplus第 0 个成员取出来, 也就是值 "s".
所以store_fast才是真正的将变量存入局部命名空间, 那locals()又是什么鬼? 为什么看起来就跟真的一样?
这需要分析locals, 对于这个, 字节码可能起不了作用, 直接去看内置函数如何定义吧:
// bltinmodule.cstatic pymethoddef builtin_methods[] = { ... // 找到 locals 函数对应的内置函数是 builtin_locals {"locals", (pycfunction)builtin_locals, meth_noargs, locals_doc}, ...}-----------------------------// builtin_locals 的定义static pyobject *builtin_locals(pyobject *self){ pyobject *d; d = pyeval_getlocals(); py_xincref(d); return d;}-----------------------------pyobject *pyeval_getlocals(void){ pyframeobject *current_frame = pyeval_getframe(); // 获取当前堆栈对象 if (current_frame == null) return null; pyframe_fasttolocals(current_frame); // 初始化和填充 f_locals return current_frame->f_locals;}-----------------------------// 初始化和填充 f_locals 的具体实现voidpyframe_fasttolocals(pyframeobject *f){ /* merge fast locals into f->f_locals */ pyobject *locals, *map; pyobject **fast; pyobject *error_type, *error_value, *error_traceback; pycodeobject *co; py_ssize_t j; int ncells, nfreevars; if (f == null) return; locals = f->f_locals; // 如果locals为空, 就新建一个字典对象 if (locals == null) { locals = f->f_locals = pydict_new(); if (locals == null) { pyerr_clear(); /* can't report it :-( */ return; } } co = f->f_code; map = co->co_varnames; if (!pytuple_check(map)) return; pyerr_fetch(&error_type, &error_value, &error_traceback); fast = f->f_localsplus; j = pytuple_get_size(map); if (j > co->co_nlocals) j = co->co_nlocals; // 将 f_localsplus 写入 locals if (co->co_nlocals) map_to_dict(map, j, locals, fast, 0); ncells = pytuple_get_size(co->co_cellvars); nfreevars = pytuple_get_size(co->co_freevars); if (ncells || nfreevars) { // 将 co_cellvars 写入 locals map_to_dict(co->co_cellvars, ncells, locals, fast + co->co_nlocals, 1); if (co->co_flags & co_optimized) { // 将 co_freevars 写入 locals map_to_dict(co->co_freevars, nfreevars, locals, fast + co->co_nlocals + ncells, 1); } } pyerr_restore(error_type, error_value, error_traceback);}
从上面pyframe_fasttolocals已经看出来, locals() 实际上做了下面几件事:
判断帧对象 的 f_f->f_locals是否为空, 若是, 则新建一个字典对象.
分别将localsplus, co_cellvars和co_freevars 写入 f_f->f_locals.
在这简单介绍下上面几个分别是什么鬼:
localsplus: 函数参数(位置参数+关键字参数), 显示赋值的变量.
co_cellvars 和 co_freevars: 闭包函数会用到的局部变量.
结论
通过上面的源码, 我们已经很明确知道locals() 看到的, 的确是函数的局部命名空间的内容, 但是它本身不能代表局部命名空间, 这就好像一个代理, 它收集了a, b, c的东西, 展示给我看, 但是我却不能简单的通过改变这个代理, 来改变a, b, c真正拥有的东西!
这也就是为什么, 当我们通过locals()[i] = 1的方式去动态赋值时, print a却触发了nameerror异常, 而相反的, globals()确实真正的全局命名空间, 所以一般会说：locals() 只读, globals() 可读可写
本篇文章到这里就已经全部结束了，更多其他精彩内容可以关注的python视频教程栏目！
以上就是python动态赋值的陷阱分析的详细内容。