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Python中有关变量作用域的问题。 ```python def foo(): b = 'hello' def bar(): # Python中可以在函数内部再定义函数 c = True print(a) print(b) print(c) bar() # print(c) # NameError: name 'c' is not defined if __name__ == '__main__': a = 100 # print(b) # NameError: name 'b' is not defined foo() ``` 上面的代码能够顺利的执行并且打印出100和“hello”，但我们注意到了，在bar函数的内部并没有定义a和b两个变量，那么a和b是从哪里来的。我们在上面代码的if分支中定义了一个变量a，这是一个全局变量（global variable），属于全局作用域，因为它没有定义在任何一个函数中。在上面的foo函数中我们定义了变量b，这是一个定义在函数中的局部变量（local variable），属于局部作用域，在foo函数的外部并不能访问到它；但对于foo函数内部的bar函数来说，变量b属于嵌套作用域，在bar函数中我们是可以访问到它的。bar函数中的变量c属于局部作用域，在bar函数之外是无法访问的。事实上，Python查找一个变量时会按照“局部作用域”、“嵌套作用域”、“全局作用域”和“内置作用域”的顺序进行搜索，前三者我们在上面的代码中已经看到了，所谓的“内置作用域”就是Python内置的那些隐含标识符min、len等都属于内置作用域）。 再看看下面这段代码，我们希望通过函数调用修改全局变量a的值，但实际上下面的代码是做不到的。 ```python def foo(): a = 200 print(a) # 200 if __name__ == '__main__': a = 100 foo() print(a) # 100 在调用foo函数后，我们发现a的值仍然是100，这是因为当我们在函数foo中写a = 200的时候，是重新定义了一个名字为a的局部变量，它跟全局作用域的a并不是同一个变量，因为局部作用域中有了自己的变量a，因此foo函数不再搜索全局作用域中的a。如果我们希望在foo函数中修改全局作用域中的a，代码如下所示。 def foo(): global a a = 200 print(a) # 200 if __name__ == '__main__': a = 100 foo() print(a) # 200 ``` 我们可以使用global关键字来指示foo函数中的变量a来自于全局作用域，如果全局作用域中没有a，那么下面一行的代码就会定义变量a并将其置于全局作用域。同理，如果我们希望函数内部的函数能够修改嵌套作用域中的变量，可以使用nonlocal关键字来指示变量来自于嵌套作用域，请大家自行试验。 在实际开发中，我们应该尽量减少对全局变量的使用，因为全局变量的作用域和影响过于广泛，可能会发生意料之外的修改和使用，除此之外全局变量比局部变量拥有更长的生命周期，可能导致对象占用的内存长时间无法被垃圾回收。事实上，减少对全局变量的使用，也是降低代码之间耦合度的一个重要举措，同时也是对迪米特法则的践行。减少全局变量的使用就意味着我们应该尽量让变量的作用域在函数的内部，但是如果我们希望将一个局部变量的生命周期延长，使其在函数调用结束后依然可以访问，这时候就需要使用闭包，这个我们在后续的内容中进行讲解。 @property装饰器 之前我们讨论过Python中属性和方法访问权限的问题，虽然我们不建议将属性设置为私有的，但是如果直接将属性暴露给外界也是有问题的，比如我们没有办法检查赋给属性的值是否有效。我们之前的建议是将属性命名以单下划线开头，通过这种方式来暗示属性是受保护的，不建议外界直接访问，那么如果想访问属性可以通过属性的getter（访问器）和setter（修改器）方法进行对应的操作。如果要做到这点，就可以考虑使用@property包装器来包装getter和setter方法，使得对属性的访问既安全又方便，代码如下所示。 ```python class Person(object): def __init__(self, name, age): self._name = name self._age = age # 访问器 - getter方法 @property def name(self): return self._name # 访问器 - getter方法 @property def age(self): return self._age # 修改器 - setter方法 @age.setter def age(self, age): self._age = age def play(self): if self._age <= 16: print('%s正在玩飞行棋.' % self._name) else: print('%s正在玩斗地主.' % self._name) def main(): person = Person('王大锤', 12) person.play() person.age = 22 person.play() # person.name = '白元芳' # AttributeError: can't set attribute if __name__ == '__main__': main() ``` __slots__魔法 我们讲到这里，不知道大家是否已经意识到，Python是一门动态语言。通常，动态语言允许我们在程序运行时给对象绑定新的属性或方法，当然也可以对已经绑定的属性和方法进行解绑定。但是如果我们需要限定自定义类型的对象只能绑定某些属性，可以通过在类中定义__slots__变量来进行限定。需要注意的是__slots__的限定只对当前类的对象生效，对子类并不起任何作用。 ```python class Person(object): # 限定Person对象只能绑定_name, _age和_gender属性 __slots__ = ('_name', '_age', '_gender') def __init__(self, name, age): self._name = name self._age = age @property def name(self): return self._name @property def age(self): return self._age @age.setter def age(self, age): self._age = age def play(self): if self._age <= 16: print('%s正在玩飞行棋.' % self._name) else: print('%s正在玩斗地主.' % self._name) def main(): person = Person('王大锤', 22) person.play() person._gender = '男' # AttributeError: 'Person' object has no attribute '_is_gay' # person._is_gay = True ``` 静态方法和类方法 之前，我们在类中定义的方法都是对象方法，也就是说这些方法都是发送给对象的消息。实际上，我们写在类中的方法并不需要都是对象方法，例如我们定义一个“三角形”类，通过传入三条边长来构造三角形，并提供计算周长和面积的方法，但是传入的三条边长未必能构造出三角形对象，因此我们可以先写一个方法来验证三条边长是否可以构成三角形，这个方法很显然就不是对象方法，因为在调用这个方法时三角形对象尚未创建出来（因为都不知道三条边能不能构成三角形），所以这个方法是属于三角形类而并不属于三角形对象的。我们可以使用静态方法来解决这类问题，代码如下所示。 ```python from math import sqrt class Triangle(object): def __init__(self, a, b, c): self._a = a self._b = b self._c = c @staticmethod def is_valid(a, b, c): return a + b > c and b + c > a and a + c > b def perimeter(self): return self._a + self._b + self._c def area(self): half = self.perimeter() / 2 return sqrt(half * (half - self._a) * (half - self._b) * (half - self._c)) def main(): a, b, c = 3, 4, 5 # 静态方法和类方法都是通过给类发消息来调用的 if Triangle.is_valid(a, b, c): t = Triangle(a, b, c) print(t.perimeter()) # 也可以通过给类发消息来调用对象方法但是要传入接收消息的对象作为参数 # print(Triangle.perimeter(t)) print(t.area()) # print(Triangle.area(t)) else: print('无法构成三角形.') if __name__ == '__main__': main() ``` 和