作用域规则之变量

命名空间是Python程序运行的一个重要概念，变量只有在具体的命名空间中才有实际的意义。犹如图书馆里的书架编号，01001书架只有在具体的图书管理区域内才能标识实际的位置。老规矩，言谈不是我的长处，代码演示更能表达我的观点。

输出结果: 3 和 5， 未报错

输出结果：3 和 5， 未报错

输出结果：3 和 1， 未报错

输出结果：报错, 未绑定变量 'b'

这是怎么回事呢，接下来我们从Python源码的角度结合运行时信息来探索一下Python变量作用域规则的奥秘。

一般来说，在Python内部，每个独立的代码段都有属于自己的独立的命名空间，模块、类、函数都有独立的命名空间。在第一和第二个示例中，变量b在模块的命名空间中（每个py文件可视为一个模块），而a则在func 代码段的空间中，那么变量b又是怎么被func函数识别呢？

Python源代码被执行，首先要先编译成字节码，然后生成Python运行时栈帧环境，那么接下来就看一下他们字节码和栈帧环境是什么样的。

第一和第二个程序对应栈帧环境几乎是一样的，在func内部打印变量b时，使用的是LOAD_GLOBAL，说明变量b对于func作用域来说是一个全局变量，全局变量与在在源码中的定义位置无关。

第三段程序在打印变量b的时候，使用的是LOAD_FAST字节码，说明b对于func作用来说是个内部的局部变量。

第四段程序也是把变量b作为局部变量来处理的，只是变量b和对应值1之间的约束关系在print语句之后才绑定的，所以就出现了UnboundLocalError异常。

为什么作为全局变量b，可以在模块的任意位置定义，而局部变量b在func内部和定义位置顺序相关呢？

Python的运行时栈帧环境通过PyFrameObject对象来模拟的，定义如下：

对于func来说，全局变量都保存在f_global中，而它是一个PyDictObject对象，也就是字典对象。恍然大悟。。。原来字典本来就是无序的。Python程序运行的过程是先经过编译，然后才执行，所以全局变量定义与位置顺序无关。

为什么第四段程序会报错而第三段没有问题呢，从表面上来看，似乎和定义的先后顺序有关，那到底是怎么相关的呢。通过查看Python的栈帧运行时信息，原来秘密藏在f_localsplus中，被定义为一个长度为1的指针数组(如果长度大于1会自动分配内存)。

我们的都知道，Python是完全面向对象的，也就是说你所能看到的所有的东西都是对象，函数也不例外。func在内部也是一个对象是一个PyFunctionObject，在生成运行时栈帧的过程中，需要初始化参数和局部变量，而这些信息对于函数对象来说都是已知的确定，所以Python在实现对局部变量存取的时候采用了列表的形式，这样可以提高Python运行效率。f_localsplus保存局部变量的规则：参数和位置参数按顺序放在前面，扩展参数紧随其后。f_localsplus包含四部分内容，通过偏移量进行取值。

extras = f->f_code->co_stacksize + f->f_code->co_nlocals +

ncells + nfrees;

通过第四段程序的栈帧字节码可以看出，变量b取值在前，而约束绑定（赋值）在后，就报出了UnBoundLocalError的错误。