Как сделать переменную глобальной python

Как создать и объявить глобальную переменную в Python

Переменная, к которой может получить доступ другой блок, называется глобальной переменной. Его можно определить вне блока. Другими словами, глобальная переменная определяется вне функции, и мы можем получить к ней доступ внутри функции.

С другой стороны, переменная, определенная в блоке и доступная для этого блока, называется локальной переменной. К такой переменной можно получить доступ только в определенном блоке.

Давайте разберемся как создать и объявить глобальную переменную в Python и посмотрим примеры локальной и глобальной переменных.

Пример локальной переменной:

Переменная определяется внутри функции и может использоваться только в определенной функции, поэтому природа переменной называется локальной переменной. Мы не можем получить к ним доступ в других функциях.

Чтобы преодолеть эту проблему, мы используем глобальные переменные. Давайте разберемся в примере глобальной переменной.

В приведенном выше коде мы определили две глобальные переменные a и b вне функций. Мы использовали их внутри функций sum() и sub(). Обе функции вернули результат при вызове.

Если мы определим локальную переменную с таким же именем, она напечатает значение, которое находится внутри функции, а затем значение глобальной переменной.

Мы определили локальную переменную с тем же именем, что и глобальная переменная; сначала напечатали локальную переменную, а затем значение глобальной переменной.

Глобальное ключевое слово

Python предоставляет глобальное ключевое слово, которое используется для изменения значения глобальной переменной внутри функции. Это полезно, когда мы хотим изменить значение глобальной переменной или присвоить другое значение. Ниже приведены несколько правил для определения глобальных переменных.

Правила глобальных ключевых слов:

Пример – без глобального ключевого слова:

В приведенном выше коде возникла ошибка, поскольку мы пытались присвоить значение глобальной переменной. Мы можем изменить значение глобального значения внутри функции, используя ключевое слово global.

Пример – с глобальным ключевым словом:

В приведенном выше примере мы определили переменную c в функции mul() с помощью ключевого слова global. Значение c умножается на 10; следовательно, возвращается 200. Мы видим в выходных данных, что изменение значения внутри функции отражается на значении вне глобальной переменной.

Глобальные переменные в модулях Python

Преимущество ключевого слова global заключается в создании глобальных переменных и совместном использовании их между различными модулями. Например, мы создаем name.py, который состоит из глобальных переменных. Если мы изменим эти переменные, то это изменение отразится повсюду. Давайте разберемся в следующем примере.

Код – 1: Создайте файл name.py для хранения глобальных переменных.

Код – 2: Создайте файл change.py для изменения глобальных переменных.

Здесь мы изменили значение a, b и msg. Эти глобальные переменные были определены в файле name.py, и мы импортировали name и получили доступ к этим переменным.

Код – 3: Создайте файл result.py для печати измененных глобальных переменных.

Ключевое слово global во вложенных функциях

Мы можем использовать ключевое слово global внутри вложенной функции. Мы должны объявить переменную, используя ключевое слово global внутри вложенной функции. Давайте разберемся в следующем примере.

В приведенном выше коде значение внутри add() принимает значение локальной переменной x = 15. В функции modify() мы присвоили x = 20 с помощью ключевого слова global. Это изменение отражено в переменной функции add().

Как использовать global и nonlocal переменные в Python

В этой статье мы рассмотрим глобальные и нелокальные переменные в Python и как их использовать, чтобы избежать проблем при написании кода.

Мы начнем с краткого руководства по областям видимости переменных, прежде чем мы расскажем, как и почему использовать глобальные и нелокальные переменные в ваших собственных функциях.

Области видимости в Python

Прежде чем мы сможем начать, мы сначала должны коснуться областей. Для тех из вас, кто не знаком, «область видимости» относится к контексту, в котором определяется переменная и как к ней можно получить доступ или изменить или, более конкретно, откуда она может быть получена.

И в программировании, как и в жизни, важен контекст.

Ссылаясь на Python прямо сейчас, вы можете сделать вывод из контекста, что я имею в виду язык программирования. Однако в другом контексте Python может быть ссылкой на змею или комедийную группу.

Как правило, переменные, определенные в функции или классе (как переменная экземпляра), по умолчанию являются локальными, а переменные вне функций и классов по умолчанию являются глобальными.

Локальные переменные в Python

Как и ожидалось, этот код выведет нам:

Но что происходит, когда мы перемещаем оператор печати за пределы функции?

Мы получаем ошибку:

Чтобы наша программа могла понимать переменную глобально (вне функции), нам нужно определить ее глобально.

Глобальные переменные в Python

Что, если вместо первоначального определения нашей переменной внутри функции мы переместим ее наружу и инициализируем там?

В этом случае мы можем ссылаться на нее вне функции, и все работает.

Это потому, что fruit мы изменили в функции shopping_list() создав новую локальную переменную. Мы создали ее, присвоили ей значение и после этого ничего не сделали. Это фактически полностью избыточный код. print() выводит значение глобальной переменной.

Ключевое слово global

Определив контекст переменной fruit, которую мы называем глобальной, мы можем затем переопределить и изменить его, насколько нам нравится, зная, что изменения, которые мы вносим в функцию, будут перенесены.

Мы также могли бы определить глобальную переменную в нашей функции и иметь возможность ссылаться на нее и получать к ней доступ в любом другом месте.

Мы могли бы даже объявить глобальную переменную в одной функции и получить к ней доступ в другой, не определяя ее как глобальную во второй:

Осторожность при использовании глобальных переменных

Всегда важно убедиться, что вы манипулируете переменной только в том контексте, который вам нужен, а в противном случае, оставив его в покое, это основной движущий принцип принципа инкапсуляции.

Мы быстро рассмотрим пример потенциальной проблемы, прежде чем перейти к некоторым из способов, которыми глобальные переменные могут быть полезны в вашем собственном коде:

Запустив приведенный выше код, мы получим следующий вывод:

Если мы изменим этот порядок или попытаемся повторить его позже, мы столкнемся с большой проблемой:

Теперь это выводит:

А именно, теперь fruit это строка, которая будет повторяться. Что еще хуже, эта ошибка не проявляется, пока, по-видимому, не станет слишком поздно. Первый код вроде бы работал нормально.

Ключевое слово nonlocal

То, что вам нужно быть осторожным, не означает, что глобальные переменные также не очень полезны. Глобальные переменные могут быть полезны всякий раз, когда вы хотите обновить переменную, не указывая ее в операторе возврата, например счетчик. Они также очень удобны с вложенными функциями.

Поскольку в большинстве наших примеров мы использовали списки покупок и фрукты, мы могли бы подумать о функции оформления заказа, которая суммирует сумму покупок:

Запустив приведенный выше код, мы получим результат:

Таким образом, глобальная переменная count по-прежнему является локальной для внешней функции и не влияет (или не существует) на более высоком уровне. Это дает вам некоторую свободу в добавлении модификаторов к вашим функциям.

Вы всегда можете подтвердить это, попробовав распечатать pct_off не с помощью метода подсчета покупок:

Заключение

Все, что вы хотели узнать про области видимости в Python, но стеснялись спросить

В преддверии старта нового потока по курсу «Разработчик Python», решили поговорить про области видимости в Python. Что из этого вышло? — Читайте в материале ниже.

Сегодня мы будем говорить о важных теоретических основах, которые необходимо понимать и помнить, чтобы писать грамотный, читаемый и красивый код. Мы будем вести речь об областях видимости переменных. Эта статья будет полезна не только новичкам, но и опытным программистам, которые пришли в Python из другого языка и хотят разобраться с его механиками работы.

Области видимости определяют, в какой части программы мы можем работать с той или иной переменной, а от каких переменная «скрыта». Крайне важно понимать, как использовать только те значения и переменные, которые нам нужны, и как интерпретатор языка себя при этом ведет. А еще мы посмотрим, как обходить ограничения, накладываемые областями видимости на действия с переменными. В Python существует целых 3 области видимости:

Обычно, речь заходит про области видимости, когда происходит знакомство с функциями. На их примере мы и будем рассматривать работу областей видимости переменных.

Локальная область видимости

Рассмотрим функцию, которая выведет список some_list поэлементно:

Теперь мы поступим следующим образом:

Здесь переменная element внутри функции и переменная с таким же именем вне ее – это две разные переменные, их значения не перекрещиваются и не взаимозаменяются. Они называются одинаково, но ссылаются на разные объекты в памяти. Более того, переменная с именем element внутри функции живет столько же, сколько выполняется функция и не больше. Но будьте аккуратны с тем, чтобы давать локальным и глобальным переменным одинаковые имена, сейчас покажу почему:

Обратите внимание на то, что интерпретатор не указал нам на ошибки. А все потому что sudden_list находится в глобальной области видимости, то есть изнутри функции print_list мы можем к нему обращаться, поскольку изнутри видно то, что происходит снаружи. По причине таких механик работы старайтесь называть локальные переменные внутри функции не так, как называете переменные в глобальной области видимости.

Здесь важно поговорить о константах. Интерпретатору Python нет разницы как вы называете переменную, поэтому код выше будет лучше переписать в следующем виде:

Теперь все на своих местах. Дело в том, что в Python нельзя каким-то образом строго определить константу, как объект, который не должен быть изменен. Так что то, как вы используете значение переменной, имя которой записано заглавными буквами, остается лишь на вашей совести. Другой вопрос, что таким способом записанная переменная даст понять тому, кто будет читать ваш код, что переменная нигде изменяться не будет. Или по крайней мере не должна.

Глобальная область видимости

В результате получим:

Однако менять значение глобальной переменной изнутри функции – не лучшая практика и лучше так не делать, поскольку читаемости кода это не способствует. Чем меньше то, что происходит внутри функции будет зависеть от глобальной области видимости, тем лучше.

Нелокальная область видимости

Насколько это полезно вам предстоит решить самостоятельно. Больше примеров вы можете найти здесь.

В качестве вывода можно сформулировать несколько правил:

Глобальные переменные в Python: сохранить локальную переменную от вызова к вызову функции

У меня есть функция, которой необходимо сохранять значение от вызова к вызову, при этом это значение используется только в этой функции. Как правильно использовать глобальные переменные в Python? Я пробовал написать нечто подобное:

Но данный код не работает. Может есть другие способы решения данной задачи?

4 ответа 4

Есть несколько способов реализовать подобное поведение.

Глобальные переменные

Первое, что может прийти в голову, это использовать глобальные переменные.
Важно учитывать то, что глобальные переменные доступы на чтение

но простое использование на запись не разрешается:

Более того, при попытке обратиться к переменной сначала на чтение, потом на запись, мы получим ошибку:

Это происходит из-за того, что использование присваивания переменной z обозначает её, как локальную (как в случае 2). Попытка вывести значение локальной переменной, у которой ещё не задано значение, как раз и порождает возникновение этой ошибки.

Для того, чтобы этот пример работал, необходимо предварительно пометить переменную, как global :

Аналогично будет работать и в вашем случае.

Использование поля функции

Второй способ, который может прийти в голову, это использование объекта функции для хранения состояния функции.

В этом способе удобно то, что значение ассоциировано с самой функцией.

Использование класса с поведением функции

Третий способ заключается в создании класса с поведением функции. Это наиболее удобный и безопасный, по моему мнению, способ реализации подобного поведения. Просто создайте класс и перегрузите его метод __call__ :

Это увеличивает объём кода, но добавляет удобств от использования функциональности класса.

Использование изменяемого объекта, как значение по умолчанию для параметра

Четвёртый способ заключается в том, чтобы создать функцию, у которой будет необязательный параметр, использующий изменяемое значение в качестве состояния:

В качестве объекта состояния можно использовать любой изменяемый объект. Это использует то, что все значения по умолчанию присваиваются один раз.

Использование декоратора, выполняющего необходимые вычисления

Если вернуться к исходному примеру, то для подсчёта числа вызовов функции будет также может быть удобно использовать декораторы. Это позволит в том числе и переиспользовать код.

Для Python 3 код может выглядеть, например, так:

Использоваться это будет следующим образом:

При желании вы можете скомбинировать этот способ с каким-нибудь из описанных ранее.

Из всех выше упомянутых способов я бы рекомендовал использовать классы (так как функция с изменяющимся состоянием уже больше похожа на класс, чем на функцию) или поле функции, в случае необходимости быстрого добавления функциональности в код.

Область видимости

Область видимости переменных в языке программирования Python представляет собой некое пространство имен, в рамках которого функционируют созданные объекты. Эта особенность позволяет ограничивать доступ к определенным значениям во избежание конфликтов между одинаковыми идентификаторами. Переменные бывают двух видов: локальные и глобальные, что в большинстве случае определяется местом их первичной идентификации в программе.

Локальные переменные

Для создания переменных, обладающих локальной областью видимости, необходимо всего лишь поместить их в отдельный блок кода, изолированный от остальной программы. Чтобы увидеть локальную переменную в действии, достаточно инициализировать целочисленный объект с именем x и значением 100 в функции f, как это сделано в следующем примере:

Здесь x имеет локальную область видимости, так как доступна лишь в рамках своей функции f. Вызывая данную функцию из внешней части программы, можно увидеть вывод целочисленного значения на экране. Однако, если попытаться вывести переменную x при помощи метода print вне зоны действия функции f, компилятор тут же выдаст ошибку:

Так происходит из-за того, что внешняя часть программы ничего не знает о переменной x, поскольку содержит в себе совсем другое пространство имен. Пользоваться локальными объектами можно только в той области, где они были идентифицированы. В обратном же случае компилятор сообщит об ошибке, не сумев обнаружить необходимую переменную.

Глобальные переменные

Чтобы иметь возможность использовать некоторое значение в любой части программы, следует объявить глобальную переменную. Для этого понадобиться создать переменную отдельно от области кода, ограниченной определенным блоком кода, например, функцией. В следующем примере демонстрируется идентификация целочисленного типа данных под названием x, который позже выводится на экран при помощи метода print в функции f:

Как можно заметить из результатов выполнения программы, значение 100 воспроизводится не только через f, но и с помощью обычного print. Таким образом, получение доступа к x осуществляется из любой части кода, благодаря глобальной области видимости подобного объекта. Но что будет, если попытаться изменить значение глобальной переменной в некой функции? Результаты такого эксперимента представлены в следующем фрагменте кода:

Функция f присваивает значение 200 переменной с именем x, однако, вопреки ожиданиям, внешний метод print выводит число 100, которое принадлежало x изначально. Происходит так потому, что в данной программе создаются два разных объекта x с локальной, а также глобальной областью видимости. Исправить ситуацию поможет ключевое слово global:

Пометив переменную x как global, можно обращаться к ее изначальному значению, которое было определено вне зоны действия функции f. Теперь после того как в x поместили число 200, вызов метода print выводит вполне ожидаемый результат, то есть измененное значение.

Но все таки не стоит злоупотреблять. Зачастую гораздо правильнее передавать в функции необходимые значения в качестве аргуменов, а если нужно перезаписать какое-то глобальное значение, то возвращать его из функции.

Нелокальные переменные

Итак, для обращения к глобальной переменной внутри функции f необходимо использовать ключевое слово global перед ее идентификатором. Но что если требуется вызывать совсем не глобальную, а переменную, которая была определена во внешнем методе, являясь при этом локальной для другого пространства имен, находящегося на уровень выше? Следующий код демонстрирует попытку взаимодействия со значением из внешней функции f1 в методе f2:

Несмотря на то, что переменной с таким же именем x было присвоено новое значение 200, в результате выполнения написанных методов на экране отобразилось 100. Как и в том случае с двумя разными переменными, локальной и глобальной, здесь имеется также два различных объекта, которые идентифицированы в отдельных блоках кода. Чтобы обратиться к объекту, который не является локальным, необходимо воспользоваться модификатором nonlocal:

Таким образом, в методе f2 осуществляется запись значения 200 в переменную x из функции f1. В результате подобных действий, вызов метода f1 из внешней части программы создает новую переменную x, значение которой меняется в f2 со 100 на 200 и выводится при помощи print.

Видимость из загружаемого модуля

Теперь разберемся с видимостью глобальных переменных между загружаемыми модулями Python. Например, мы подключаем другой модуль с помощью команды import. Создадим файл «test.py» и в него запишем следующий код:

То есть мы определили глобальную переменную x для модуля test. Так же определили функцию, которая выводит на экран её значение.

Теперь создадим файл main.py, который и будем запускать. В нем мы импортируем модуль test, а так же создадим свою глобальную переменную x. После этого выведем значения глобальной переменной из test, вызовим функцию f, а так же проверим, что значение переменной в модуле main не изменилось:

Мы в первой же строчке записали в x значение 200. Это было сделано, чтобы показать, что после того, как мы загрузим внешний модуль, значение этой переменной не изменится. Так и вышло. Обращаясь к переменной из загруженной библиотеки, удалось прочитать его и изменить значение.

Теперь модифицируем программу следующим образом:

В этом случае для загрузки мы использовали команду «from test import *». Мы импортировали все переменные и функции. После загрузки модуля значение переменной x в модуле main изменилось. Но при вызове функции, мы получаем значение x из модуля test. После присвоения нового значения переменной x, значение, которое выводит функция f не изменяется.

Глобальные переменные в классе

Точно так же как и в функциях, можно обращаться к глобальным переменным и в классе Python. Разберем пример:

Мы объявили глобальную переменную x. Вывели значение переменной до и после объявления класса. Как видим значение изменилось. После того как мы создали объект класса, значение в очередной раз поменялось. Это произошло, потому что сработал конструктор класса — метод __init__. После вызова функции f у созданного объекта, значение стало 400. В Python использование global переменная и в функции класса, и в его конструкторе, и после описания класса дают возможность изменения глобальной переменной. Если убрать это объявление, то тогда выполнится присвоение локальной переменной.

Конечно же если мы определим локальную переменную в классе, то к ней не будет возможности доступа из другого класса:

Для того, чтобы код работал, переменная x должна быль глобальной.

Заключение

Таким образом, область видимости переменных в языке программирования Python, является важной составляющей платформы. Правильное взаимодействие со всеми ее особенностями позволяет избежать множества довольно сложных ошибок. Для более безопасного контроля над видимостью отдельных объектов применяются ключевые слова global и nonlocal. Чтобы ознакомиться с дополнительными сведениями по данной теме, следует изучить PEP 3104.

Глобальные переменные в Python

Глобальные переменные определяются вне функции. Мы можем получить доступ к глобальной переменной во всех частях программы Python.

Пример

Давайте посмотрим на простой пример объявления глобальной переменной. Затем мы будем использовать эту глобальную переменную в функции.

Переменная «website» определяется в программе вне функции. Таким образом, он становится глобальной переменной.

Использование ключевого слова global для доступа к глобальной переменной

Если внутри функции с тем же именем определена переменная, то мы должны использовать ключевое слово global для доступа к глобальной переменной. В противном случае будет использоваться значение локальной переменной.

Давайте посмотрим на быстрый пример использования ключевого слова global для доступа к глобальным переменным.

Если мы не используем ключевое слово global, программа выдаст сообщение об ошибке «UnboundLocalError: локальная переменная, на которую имеется ссылка перед назначением».

Лучше всего избегать использования того же имени, что и у глобальной переменной, и избегать конфликтов имен.

Краткое описание функции globals()

Функция globals() в Python возвращает словарь, представляющий текущую глобальную таблицу символов. Этот словарь содержит имя глобальных переменных и их значения. Мы можем использовать эту функцию для быстрого получения информации обо всех глобальных переменных.

Программа Python хранит информацию о программе в таблицах символов.

Есть два типа таблиц символов:

Таблица символов содержит подробную информацию об именах переменных, методах, классах и т.д.

Функция globals() не принимает никаких аргументов.

Он также печатает скрипт, из которого вызывается эта функция.

Давайте посмотрим на результат, если та же функция вызывается из интерпретатора Python.

На этот раз в выходных данных нет атрибута __file__.

Глобальные переменные в словаре globals()

Как мы упоминали ранее, глобальная таблица символов содержит информацию о глобальных переменных.

Давайте посмотрим на это на простом примере.

Глобальный словарь символов также содержит переменную name.

Одна из особенностей globals() заключается в том, что мы можем изменять переменные в глобальном словаре. Поскольку это словарь, мы также можем получить значение определенного ключа.

Посмотрим, содержит ли globals() переменные локальной области видимости или нет. Для этого давайте определим функцию и некоторые переменные внутри нее.

Переменная gl является частью глобального словаря, поскольку ее область действия глобальна. «Локальная» переменная не является частью глобального словаря из-за локальной области видимости.

Заключение

Глобальные переменные в Python очень легко определить и использовать. Функция globals() возвращает глобальные переменные, и ее можно использовать при отладке кода.

Мы можем использовать его для идентификации глобальных переменных области видимости и функций, доступных программе. Мы также можем изменять данные глобальных переменных, но это не рекомендуется и обычно не требуется в обычных программах.

Как определить глобальную переменную в Python

В этой статье вы познакомитесь с основами использования глобальных переменных: узнаете, что они из себя представляют, как их определять и работать с ними.

Для начала мы напомним, как вообще объявляются переменные в Python и что означает термин «область видимости переменной».

Затем мы разберем различия между локальными и глобальными переменными и расскажем, как определить глобальную переменную и как использовать ключевое слово global.

Что такое переменные в Python и как их создавать — введение для начинающих

Вы можете представлять себе переменные как некие контейнеры для хранения информации.

Переменные — это контейнеры для хранения данных, информации и различных значений, которые мы хотели бы сохранить в памяти компьютера. Мы можем ссылаться на них или даже манипулировать ими в какой-то момент жизни программы.

У переменной есть символическое имя. Вы можете представлять это имя как некую метку на контейнере хранилища, которая действует как ее идентификатор.

Имя переменной будет ссылкой и указателем на данные, хранящиеся внутри нее. Таким образом, нет необходимости запоминать детали ваших данных и информации. Всё, что вам нужно, это сослаться на имя переменной, которая содержит эти данные в себе.

Давая переменной имя, убедитесь, что оно описывает данные, которые она содержит. Имена переменных должны быть четкими и понятными как для вас в будущем, так и для других разработчиков, с которыми вы, возможно, будете работать.

Теперь давайте посмотрим, как на деле создавать переменные в Python.

Объявление переменной в Python

Интересно, что при объявлении переменных в Python вам не нужно указывать их тип данных, и это очень удобно.

А вот как вы могли бы написать то же самое на Python:

Имейте в виду, что вы можете изменять значения переменных на протяжении всей жизни программы. Например, это можно сделать следующим образом:

Что такое «область видимости переменной» в Python?

Область видимости переменной — это та часть кода, где переменная доступна, открыта и видима.

Существует четыре типа области видимости для переменных Python, которые также известны как правило LEGB:

В оставшейся части этой статьи мы сосредоточимся на изучении переменных с глобальной областью видимости и разберем разницу между локальной и глобальной областями.

Как определить локальную переменную в Python

Переменные, определенные внутри тела функции, имеют локальную область видимости. Это означает, что они доступны только внутри данной конкретной функции. Другими словами, они «локальны» для этой функции.

Вы можете получить доступ к локальной переменной, только вызвав функцию. Выглядит это следующим образом:

Посмотрите, что произойдет, если мы попытаемся получить доступ к этой переменной с локальной областью видимости из-за пределов тела функции:

Как определить глобальную переменную в Python

Когда вы определяете переменную вне функции, например, в начале файла, она имеет глобальную область видимости и называется глобальной переменной.

Доступ к глобальной переменной возможен из любой точки программы.

Вы можете использовать её внутри тела функции, а также получить к ней доступ извне функции:

Что же происходит, когда есть глобальная и локальная переменные, и у них одинаковые имена?

Затем, когда мы сослались на глобальную переменную вне функции, было напечатано значение, присвоенное глобальной переменной. Они просто никак не пересекались друг с другом.

Тем не менее, использование одного и того же имени переменной для глобальных и локальных переменных не считается хорошей практикой. Следите за тем, чтобы ваши переменные не имели одинаковых имен. Иначе вы можете получить весьма непредсказуемые результаты при запуске вашей программы.

Как использовать ключевое слово global в Python

Что же делать, если у вас есть глобальная переменная, но вы хотите изменить ее значение внутри функции?

Посмотрите, что произойдет, если мы попытаемся это сделать следующим образом:

По умолчанию Python думает, что внутри функции вы хотите использовать локальную переменную.

И когда мы сначала пытаемся вывести значение переменной, а затем повторно присваиваем значение переменной, к которой мы пытаемся получить доступ, Python запутывается.

Ранее мы видели, что мы не можем получить доступ к переменным, созданным внутри функций, извне, поскольку они имеют локальную область видимости.

Ключевое слово global изменяет область видимости переменной, объявленной внутри функций. И тогда наш код будет работать следующим образом:

Заключение

Теперь вы знаете, как определить глобальную переменную переменную в Python. Мы обсудили, что собой представляют глобальные переменные и чем они отличаются от локальных.

Надеемся, что данная статья была для вас полезной. Спасибо за чтение и успехов в написании кода!

Часто задаваемые вопросы

Некоторые не совсем очевидные вещи, с которыми сталкиваются начинающие программисты Python.

Почему я получаю исключение UnboundLocalError, хотя переменная имеет значение?

Может показаться неожиданным получить UnboundLocalError в ранее работающем коде, в который добавили операцию присваивания где-то внутри функции.

работает, но следующий код:

приводит к UnboundLocalError:

Это происходит потому, что, когда вы делаете присваивание переменной в области видимости, она становится локальной в этой области и скрывает другие переменные с таким же именем во внешних областях.

Когда последняя инструкция в foo присваивает новое значение переменной x, компилятор решает, что это локальная переменная. Следовательно, когда более ранний print пытается напечатать неинициализированную переменную, возникает ошибка.

В примере выше можно получить доступ к переменной, объявив её глобальной:

Это явное объявление требуется для того, чтобы напомнить вам, что (в отличие от внешне аналогичной ситуации с переменными класса и экземпляра), вы на самом деле, изменяете значение переменной во внешней области видимости:

Вы можете сделать подобную вещь во вложенной области видимости использованием ключевого слова nonlocal:

Каковы правила для глобальных и локальных переменных в Python?

В Python, переменные, на которые только ссылаются внутри функции, считаются глобальными. Если переменной присваивается новое значение где-либо в теле функции, считается, что она локальная, и, если вам нужно, то нужно явно указывать её глобальной.

Хотя это немного удивительно на первый взгляд, это легко объяснимо. С одной стороны, требование global для присваиваемых переменных предотвращает непреднамеренные побочные эффекты в bar. С другой стороны, если global был обязательным для всех глобальных ссылок, вы бы использовали global все время. Вы должны были бы объявить как глобальную каждую ссылку на встроенную функцию или компонент импортируемого модуля.

Почему анонимные функции (lambda), определенные в цикле с разными значениями, возвращают один и тот же результат?

Например, вы написали следующий код:

Чтобы избежать подобного, необходимо сохранять значения переменных локально:

Здесь, n=x создаёт локальную для функции переменную n и вычисляется в момент определения функции:

Как организовать совместный доступ к глобальным переменным для нескольких модулей?

По тем же соображениям, модули можно использовать как основу для имплементации синглтона.

Как правильнее использовать импортирование?

В общих случаях не используйте from modulename import *. Это засоряет пространство имён того, кто импортирует. Некоторые люди избегают этой идиомы даже для тех немногих модулей, которые были спроектированны, чтобы так импортироваться. Это такие модули как Tkinter и threading.

Импортируйте модули в начале файла. Это отвечает на вопрос, какие модули требует Ваш код и находится ли имя модуля в области видимости. Запись по одному импорту на строку упрощает добавление и удаление операторов импорта, но множественный импорт будет занимать меньше места на экране.

Хорошая практика, если Вы импортируете модули в следующем порядке:

Иногда бывает необходимо поместить импорт в функцию или класс, чтобы избежать проблем с циклическим импортом. Gordon McMillan советует:

В этом случае, если второй модуль используется только в одной функции, то импорт можно легко поместить в эту функцию. К тому времени, как он будет вызван, первый модуль уже закончит инициализацию и второй модуль осуществит свой импорт.

Может оказаться необходимым переместить импорт из начала файла, если один из модулей платформно-зависимый. В этом случае импорт всех модулей в начале файла окажется невозможным. В этой ситуации хорошим решением будет импорт нужных модулей в соответствующем платформно-зависимом коде.

Переносите импорт во вложенные области видимости, такие как определения функций, только если Вы столкнулись с проблемой, например циклического импорта, или если Вы пытаетесь сократить время инициализации модуля.

Эта техника полезна, если многие из импортов не являются необходимыми, и зависят от того, как программа будет исполняться. Вы также можете поместить импорт в функцию, если конкретные модули используются только в этой функции. Обратите внимание, что загрузить модуль в первый раз может оказаться дорого из-за задержки на инициализацию модуля, однако повторные загрузки «бесплатны», они стоят только пары поисков в словарях. Даже если имя модуля исчезло из области видимости, модуль скорее всего до сих пор находится в sys.modules.

Почему значения по умолчанию разделяются между объектами?

Этот тип ошибки часто встречается среди начинающих. Предположим, функция:

В первый раз, когда вы вызываете функцию, mydict содержит одно значение. Второй раз, mydict содержит 2 элемента, поскольку, когда foo() начинает выполняться, mydict уже содержит элемент.

Часто ожидается, что вызов функции создаёт новые объекты для значений по умолчанию. Но это не так. Значения по умолчанию создаются лишь однажды, когда функция определяется. Если этот объект изменяется, как словарь в нашем примере, последующие вызовы функции будут использовать изменённый объект.

По определению, неизменяемые объекты (числа, строки, кортежи и None), безопасны при изменении. Изменение изменяемых объектов, таких как словари, списки, и экземпляры пользовательских классов может привести к неожиданным последствиям.

Поэтому, хорошей практикой является не использовать изменяемые объекты в качестве значений по умолчанию. Вместо этого, используйте None и внутри функции, проверяйте аргумент на None и создавайте новый список/словарь. Например, не пишите:

Как передать опциональные или именованные параметры из одной функции в другую?

Получить такие параметры можно с помощью спецификаторов * и ** в списке аргументов функции; они возвращают кортеж позиционных аргументов и словарь именованых параметров. После этого Вы можете передать их в другую функцию, используя в её вызове * и **:

Почему изменение списка ‘y’ изменяет также список ‘x’?

Если вы написали код:

вы, возможно, будете удивлены тому, что добавление в y изменяет также и x.

Два факта приводят к такому результату:

После вызова append, содержимое объекта было изменено с [] на [10]. Поскольку x и y ссылаются на один и тот же объект, использование любого из них даёт нам [10].

Если мы используем неизменяемые объекты:

мы можем видеть, что x и y больше не равны, поскольку числа неизменяемы, и x = x + 1 не изменяет число 5 путем увеличения. Вместо этого, создаётся новый объект 6 и присваивается переменной x (то есть, изменяется то, на какой объект ссылается x). После этого у нас 2 объекта (6 и 5) и 2 переменные, которые на них ссылаются.

Некоторые операции (например y.append(10) и y.sort()) изменяют объект, в то время, как внешне похожие операции (например y = y + [10] и sorted(y)) создают новый объект. Вообще в Python (и во всех случаях в стандартной библиотеке), метод, который изменяет объект, возвращает None, чтобы помочь избежать ошибок. Поэтому, если вы написали

думая, что это даст вам отсортированную копию y, вы вместо этого получите None, что скорее всего приведёт к легко диагностируемой ошибке.

Однако, существует один класс операций, где одна и та же операция ведёт себя по-разному с различными типами: расширенные операторы присваивания. Например, += изменяет списки, но не кортежи или числа (a_list += [1, 2, 3] эквивалентно a_list.extend([1, 2, 3])) и изменяет список, в то время, как some_tuple += (1, 2, 3) и some_int += 1 создают новый объект.

Если вы хотите знать, ссылаются ли 2 переменные на один объект или нет, вы можете использовать оператор is, или встроенную функцию id.

Как создавать функции более высокого порядка?

Есть два пути: использовать вложенные функции или вызываемые объекты. Например, с использованием вложенных функций:

Использование вызываемого объекта:

даёт функцию, что (к примеру) taxes(10e6) == 0.3 * 10e6 + 2.

Объект может сохранять свое состояние для нескольких вызовов:

Здесь inc, dec, reset выступают в роли функций, которые разделяют одну и ту же переменную.

Как скопировать объект в Python?

В общем случае, с помощью модуля copy.

Некоторые объекты можно скопировать более просто. Словари имеют метод copy:

Последовательности могут быть скопированы путём срезов:

Как узнать доступные методы и атрибуты объекта?

dir(x) возвращает список методов и атрибутов.

Как можно узнать имя объекта?

Вообще говоря, никак, поскольку объекты в действительности не имеют имён. Важно: присваивание всегда связывает имя с объектом. Это верно и для инструкций def и class.

Возможно, класс имеет имя: однако, хотя он связан с двумя именами и запрашивается через имя B, созданный экземпляр всё ещё считается экземпляром класса A. Однако, невозможно сказать, имя экземпляра a или b, поскольку оба они связаны с одним и тем же значением.

Какой приоритет у оператора «запятая»?

Запятая не является оператором в Python.

То же самое верно и для операторов присваивания (=, += и другие). Они не являются операторами как таковыми, а лишь синтаксическими разделителями в операциях присваивания.

Есть ли в Python эквивалент тернарного оператора «?:» в C?

Можно ли писать обфусцированные однострочники?

Не пытайтесь это делать дома!

Поскольку i % j имеет тот же знак, что j. А ещё

Как можно изменить строку?

Никак, поскольку строки неизменяемы. В большинстве ситуаций, нужно просто сделать новую строку из различных частей. Однако, если так нужно, можно использовать io.StringIO, либо модуль array:

Как использовать строки для вызова функций/методов?

Существует несколько приёмов.

Как удалить все символы новой строки в конце строки?

Можно использовать S.rstrip("\r\n") для удаления символов новой строки, без удаления конечных пробелов:

Как удалить повторяющиеся элементы в списке?

Как создать многомерный список?

Возможно, вы попробуете этот неудачный вариант:

Это выглядит правильно, если напечатать:

Но если вы присвоите значение, то оно появится в нескольких местах:

Причина в том, что оператор * не создаёт копию, а только ссылку на существующий объект. *3 создаёт список из 3 ссылок на один и тот же список. Изменение в одной строке изменяют другие, что, вероятно, не то, что вы хотите.

Возможные пути решения:

Или, можно использовать специальные модули, предоставляющие матрицы. Наиболее известным является NumPy.

Почему a_tuple[i] += [‘item’] не работает, а добавление работает?

Это обсуждение относится в общем, когда расширенные операторы присваивания применяются к элементам кортежа, которые указывают на изменяемые объекты, но мы будем использовать список и +=, как образец.

Причина исключения должна быть понятна: 1 добавляется к объекту a_tuple[0], но когда мы пытаемся присвоить результат, 2, к первому элементу в кортеже, мы получаем ошибку, поскольку мы не можем изменить элемент кортежа.

То есть, это выражение делает следующее:

Когда мы пишем что-то вроде:

Исключение немного более неожиданное, но более удивителен тот факт, что, несмотря на ошибку, элемент добавился!

Чтобы понять, что случилось, нужно знать, что:

Таким образом, наш пример с кортежом эквивалентен:

__iadd__ завершился успешно, и список увеличился, но присваивание законилось ошибкой.

Области видимости переменных

На предыдущих занятиях я иногда произносил фразы: локальная переменная, глобальная переменная. Давайте теперь подробнее разберемся что это за переменные и как с ними работать.

Если сказать по простому, то

Глобальная переменная – это переменная доступная в любом месте программы.

Как можно ее задать? Очень просто – в начале текстового файла, например:

Однако, использование глобальных переменных считается плохим стилем программирования. И допускается, разве что, задавать глобальные константы, используемые во всей программе. А имена констант записывать заглавными буквами, чтобы отличать их от обычных не глобальных (то есть, локальных) переменных.

Локальные переменные – это переменные, объявленные внутри любого блока программы.

Здесь у нас сразу три локальных переменных: b, n, x. Почему локальные? Дело в том, что они доступны только внутри функции myFunc и не существуют за ее пределами. Если мы попытаемся после функции выполнить операцию, например:

то возникнет ошибка, что x не существует. А вот внутри функции все три переменные существуют:

Обратите внимание, здесь цикл for не образует своих локальных переменных, как это происходит, например, в С++ или Java, и вот эта переменная n продолжает существовать и за его пределами.

Ну, хорошо, а как мы можем работать с глобальной переменной внутри этой функции? Если написать вот такую конструкцию:

и после вызова этой функции вывести значение переменной a:

то увидим прежнее значение 5. Почему? Дело в том, что когда мы присвоили a=10, то внутри функции была создана локальная переменная с таким же именем a и на значение глобальной переменной это никак не повлияло.

Более наглядный пример использования локальной переменной с тем же именем, что и глобальная, такой:

Hello Tom
Good bye Bob

То есть, первая функция использовала глобальную переменную name, т.к. никакой другой для нее не существовало, а вторая функция использовала локальную name, объявленную внутри нее. Этот пример показывает, что функция сначала пытается найти нужную переменную внутри собственной области видимости, и если не находит, то переходит на более высокий уровень, в данном случае – глобальной области.

Если же мы хотим поменять именно глобальную переменную, то в функции следует вначале это явно сказать:

тем самым мы указываем, что хотим работать с глобальной a, а не создавать локальную переменную. Теперь, при выполнении этой программы, мы видим измененное значение глобальной переменной a.

Однако, здесь следует быть аккуратным, так как если в функции уже была создана локальная a, то конструкция global приведет к ошибке:

Так можно делать только в отсутствии соответствующих локальных переменных.

Или же, если глобальная переменная a не существует и внутри функции мы выполняем эти операции, то будет создана глобальная переменная с соответствующим значением.

В Python имеется один интересный режим работы с локальными переменными с использованием ключевого слова nonlocal. Давайте предположим, что у нас имеется объявление одной функции внутри другой:

При запуске программы мы увидим ожидаемые результаты:

inner: 2
outer: 1
global: 0

А теперь внутри функции inner мы скажем, что хотим работать с переменной x, объявленной уровнем выше, то есть, внутри функции outer:

Теперь строка x=2 будет означать изменение переменной x в функции outer и при запуске программы получим результаты:

inner: 2
outer: 2
global: 0

Но так можно делать только с локальными переменными. С глобальной работать не будет. Если мы пропишем строчку

в функции outer, то возникнет ошибка, т.к. уровнем выше находится уже глобальная область. Здесь, вместо nonlocal следует уже использовать global:

а nonlocal в inner убрать, иначе опять же получится ссылка на глобальную переменную.

Итак, на этом занятии мы с вами рассмотрели глобальную и локальную области видимости переменных и познакомились с ключевыми словами global и nonlocal.

Видео по теме

#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер

#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm

#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id

#4. Числовые типы, арифметические операции

#5. Математические функции и работа с модулем math

#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()

#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not

#8. Введение в строки. Базовые операции над строками

#9. Знакомство с индексами и срезами строк

#10. Основные методы строк

#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки

#12. Форматирование строк: метод format и F-строки

#14. Срезы списков и сравнение списков

#15. Основные методы списков

#16. Вложенные списки, многомерные списки

#17. Условный оператор if. Конструкция if-else

#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else

#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие

#20. Оператор цикла while

#21. Операторы циклов break, continue и else

#22. Оператор цикла for. Функция range()

#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()

#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()

#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами

#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов

#27. Генераторы списков (List comprehensions)

#28. Вложенные генераторы списков

#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями

#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле

#31. Кортежи (tuple) и их методы

#32. Множества (set) и их методы

#33. Операции над множествами, сравнение множеств

#34. Генераторы множеств и генераторы словарей

#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов

#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование

#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД

#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры

#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs

#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций

#41. Рекурсивные функции

#42. Анонимные (lambda) функции

#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal

#44. Замыкания в Python

#45. Введение в декораторы функций

#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций

#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from

#48. Импорт собственных модулей

#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка

#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты

#51. Функция open. Чтение данных из файла

#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов

#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах

#54. Выражения генераторы

#55. Функция-генератор. Оператор yield

#56. Функция map. Примеры ее использования

#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов

#58. Функция zip. Примеры использования

#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted

#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу

#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных

#62. Функции all и any. Примеры их использования

#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления

#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы

#65. Модуль random стандартной библиотеки

© 2022 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Область видимости и привязка переменной

Введение

Примеры

Глобальные переменные

В Python переменные внутри функций считаются локальными тогда и только тогда, когда они появляются в левой части оператора присваивания или в каком-либо другом случае связывания; в противном случае такая привязка ищется во включающих функциях вплоть до глобальной области видимости. Это верно, даже если оператор присваивания никогда не выполняется.

Обычно, назначение внутри области действия будет скрывать любые внешние переменные с тем же именем:

Локальные переменные

Если имя связывается внутри функции, то по умолчанию доступны только внутри функции:

Нелокальные переменные

Python 3 добавил новое ключевое слово под названием ** нелокальный **. Ключевое слово nonlocal добавляет переопределение области во внутреннюю область. Вы можете прочитать все об этом в [PEP 3104] [1]. Это лучше всего иллюстрируется парой примеров кода. Одним из наиболее распространенных примеров является создание функции, которая может увеличивать:

Если вы попытаетесь запустить этот код, вы получите ** UnboundLocalError * * потому что на переменную ** num ** ссылаются до того, как она назначена в самой внутренней функции. Давайте добавим нелокальный в смесь:

По сути, `nonlocal` позволит вам назначать переменные во внешней области, но не в глобальной области. Таким образом, вы не можете использовать `nonlocal` в нашей функции` counter`, потому что тогда он попытается назначить глобальную область видимости. Попробуйте, и вы быстро получите `SyntaxError`. Вместо этого вы должны использовать `nonlocal` во вложенной функции. (Обратите внимание, что представленная здесь функциональность лучше реализована с использованием генераторов.)

Обязательное вхождение

Функции пропускают область видимости класса при поиске имен

Классы имеют локальную область видимости во время определения, но функции внутри класса не используют эту область при поиске имен. Поскольку лямбда-выражения являются функциями, а их понимание реализуется с использованием области действия функции, это может привести к неожиданному поведению.

Из документации Пайтона на именования и связывания :

В этом примере используются ссылки из этого ответа по Martijn Питерс, который содержит более глубокий анализ этого поведения.

Команда del

Эта команда имеет несколько связанных, но различных форм.

del v

Если v является переменной, команда del v удаляет переменную из ее сферы. Например:

Во всех следующих случаях намерение команды является поведением по умолчанию, но не поддерживается языком. Класс может быть написан таким способом, который лишает законной силы это намерение.

del v.name

Намерение состоит в том, чтобы сделать атрибут name отсутствует. Например:

del v[item]

del v[a:b]

Местный и глобальный охват

Каковы локальные и глобальные возможности?

Объяснение состоит в том, что локальная область действия включает в себя все переменные, определенные в текущей функции, а глобальная область действия включает переменную d, определенную вне текущей функции.

Можно проверить, какие переменные находятся в какой области. Встроенные функции locals() и globals() возвращают целые области как словари.

Что происходит с конфликтами имен?

Для того, чтобы изменить глобальную переменную, используйте ключевое слово global :

Область действия определяется для всего тела функции!

Это означает, что переменная никогда не будет глобальной для половины функции и локальной позже, или наоборот.

Функции внутри функций

Может быть много уровней функций, вложенных в функции, но внутри любой функции есть только одна локальная область действия для этой функции и глобальная область. Там нет промежуточных областей.

Global против nonlocal (Python 3 только)

Оба эти ключевых слова используются для получения доступа на запись к переменным, которые не являются локальными для текущих функций.

Из документации Python на nonlocal :

Нелокальный оператор заставляет перечисленные идентификаторы ссылаться на ранее связанные переменные в ближайшей охватывающей области, исключая глобальные переменные.