Python入门【变量的作用域(全局变量和局部变量)、参数的传递、浅拷贝和深拷贝、参数的几种类型 】(十一)

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目录

变量的作用域(全局变量和局部变量)

参数的传递

浅拷贝和深拷贝

参数的几种类型 

---

变量的作用域(全局变量和局部变量)

变量起作用的范围称为变量的作用域，不同作用域内同名变量之间 互不影响。变量分为：全局变量、局部变量。

全局变量：

1 在函数和类定义之外声明的变量。作用域为定义的模块，从定义位置开始直到模块结束。

2 全局变量降低了函数的通用性和可读性。应尽量避免全局变量的使用。

3 要在函数内改变全局变量的值，使用 global 声明一下

局部变量：

1 在函数体中（包含形式参数）声明的变量。

2 局部变量的引用比全局变量快，优先考虑使用

3 如果局部变量和全局变量同名，则在函数内隐藏全局变量，只使用同名的局部变量

【操作】全局变量的作用域测试

a = 100         #全局变量
def f1():global a    #如果要在函数内改变全局变量的值，增加global关键字声明print(a)    #打印全局变量a的值    a = 300      f1()
f1()
print(a)

 执行结果：

100

300

【操作】全局变量和局部变量同名测试

a=100
def f1():a = 3      #同名的局部变量print(a)f1()    
print(a)    #a仍然是100，没有变化

 执行结果：

3
100

【操作】 输出局部变量和全局变量

a = 100
def f1(a,b,c):print(a,b,c)print(locals())            #打印输出的局部变量print("#"*20)print(globals())           #打印输出的全局变量
f1(2,3,4)

输出结果：

2 3 4{'c': 4, 'b': 3, 'a': 2}####################
{'__name__': '__main__', '__doc__': None,
'__package__': None, '__loader__': <class
'_frozen_importlib.BuiltinImporter'>,
'__spec__': None, '__annotations__': {},
'__builtins__': <module 'builtins' (builtin)>, '__file__':
'E:\\PythonExec\\if_test01.py', 'a': 100,
'f1': <function f1 at 0x0000000002BB8620>}

实时效果反馈

1. 如下关于全局变量和局部变量的说法，错误的是：

A 全局变量：在函数和类定义之外声明的变量。作用域从定义位 置开始直到模块结束

B 局部变量：在函数体中（包含形式参数）声明的变量

C 如果局部变量和全局变量同名，则在函数内隐藏全局变量，只 使用同名的局部变量

D 局部变量的引用和全局变量一样快

局部变量和全局变量效率测试

局部变量的查询和访问速度比全局变量快，优先考虑使用，尤其是在循环的时候。

 

在特别强调效率的地方或者循环次数较多的地方，可以通过将全局

变量转为局部变量提高运行速度。

【操作】测试局部变量和全局变量效率 

import time
a = 1000
def test01():start = time.time()global afor i in range(100000000):a += 1end = time.time()print("耗时{0}".format((end-start)))
def test02():c = 1000start = time.time()for i in range(100000000):c += 1end = time.time()print("耗时{0}".format((end-start)))
test01()
test02()
print(globals())

运行结果：

耗时5.278882026672363
耗时3.6103720664978027

参数的传递

函数的参数传递本质上就是：从实参到形参的赋值操作。Python中 “一切皆对象”，所有的赋值操作都是“引用的赋值”。所以，Python 中参数的传递都是“引用传递”，不是“值传递”。

具体操作时分为两类：

1 对“可变对象”进行“写操作”，直接作用于原对象本身。

2 对“不可变对象”进行“写操作”，会产生一个新的“对象空间”，并用新的值填充这块空间。 

可变对象有： 字典、列表、集合、自定义的对象等

不可变对象有： 数字、字符串、元组、function等 

传递可变对象的引用

传递参数是可变对象（例如：列表、字典、自定义的其他可变对象 等），实际传递的还是对象的引用。在函数体中不创建新的对象拷贝，而是可以直接修改所传递的对象。

【操作】参数传递：传递可变对象的引用

b = [10,20]
def f2(m):print("m:",id(m))       #b和m是同一个对象m.append(30)    #由于m是可变对象，不创建对象拷贝，直接修改这个对象
f2(b)
print("b:",id(b))
print(b)

执行结果：

m: 45765960
b: 45765960
[10, 20, 30]

实时效果反馈

1. 列表是可变对象，关于参数传递可变对象，说法错误的是：

b = [10,20]
def f2(m):print("m:",id(m))    m.append(30)  
f2(b)

A b和m是同一个对象

B b和m是不同的对象

C 对“可变对象”进行“写操作”，直接作用于原对象本身

D f2(b) 把 b 传递给 m 的过程中，没有创建对象的拷贝

传递不可变对象的引用

传递参数是不可变对象（例如： int 、 float 、字符串、元组、布尔值），实际传递的还是对象的引用。在”赋值操作”时，由于不可变 对象无法修改，系统会新创建一个对象。

【操作】参数传递：传递不可变对象的引用

a = 100
def f1(n):print("n:",id(n))        #传递进来的是a对象的地址n = n+200            #由于a是不可变对象，因此创建新的对象nprint("n:",id(n))    #n已经变成了新的对象print(n)
f1(a)
print("a:",id(a))

执行结果：

n: 1663816464
n: 46608592
300
a: 1663816464

显然，通过 id 值我们可以看到 n 和 a 一开始是同一个对象。给n赋值 后，n是新的对象。

实时效果反馈

1. 数字是不可变对象，关于参数传递不可变对象并且要修改原对 象，说法错误的是：

a = 100
def f1(n):n = n+200    
f1(a)

A 代码执行完后， b 和 n 是同一个对象

B 代码执行完后， b 和 n 是不同的对象

C 对“不可变对象”进行“写操作”，创建新的对象

D 执行 n=n+200 时，创建了新的对象

浅拷贝和深拷贝

 为了更深入的了解参数传递的底层原理，我们需要讲解一下“浅拷贝 和深拷贝”。我们可以使用内置函数： copy (浅拷贝)、 deepcopy (深拷贝)。

 1、浅拷贝：拷贝对象，但不拷贝子对象的内容，只是拷贝子对象的引用。

2、深拷贝：拷贝对象，并且会连子对象的内存也全部（递归）拷贝一份，对子对象的修改不会影响源对象

#测试浅拷贝和深拷贝
import copy
def testCopy():'''测试浅拷贝'''a = [10, 20, [5, 6]]b = copy.copy(a)print("a", a)print("b", b)b.append(30)b[2].append(7)print("浅拷贝......")print("a", a)print("b", b)
def testDeepCopy():'''测试深拷贝'''a = [10, 20, [5, 6]]b = copy.deepcopy(a)print("a", a)print("b", b)b.append(30)b[2].append(7)print("深拷贝......")print("a", a)print("b", b)
testCopy()
print("*************")
testDeepCopy()

运行结果：

a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
浅拷贝......
a [10, 20, [5, 6, 7]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
深拷贝......
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]

实时效果反馈

1. 如下关于浅拷贝和深拷贝，错误的是：

A 浅拷贝使用函数： copy (浅拷贝)

B 浅拷贝：拷贝对象，也全部拷贝子对象

C 深拷贝：拷贝对象，也全部拷贝子对象

D 深拷贝使用函数： deepcopy (深拷贝)

传递不可变对象包含的子对象是可变的情况

#传递不可变对象时。不可变对象里面包含的子对象是可变的。则方法内修改了这个可变对象，源对象也发生了变化。
a = (10,20,[5,6])
print("a:",id(a))
def test01(m):print("m:",id(m))m[2][0] = 888print(m)print("m:",id(m))
test01(a)
print(a)

运行结果：

a: 41611632

m: 41611632 (10, 20, [888, 6])

m: 41611632 (10, 20, [888, 6])

参数的几种类型 

位置参数 

函数调用时，实参默认按位置顺序传递，需要个数和形参匹配。按 位置传递的参数，称为：“位置参数”。

【操作】测试位置参数

def f1(a,b,c):print(a,b,c)
f1(2,3,4)
f1(2,3)     #报错，位置参数不匹配

执行结果：

2 3 4
Traceback (most recent call last):File "E:\PythonExec\if_test01.py", line 5,
in <module>f1(2,3)
TypeError: f1() missing 1 required positional
argument: 'c

默认值参数

我们可以为某些参数设置默认值，这样这些参数在传递时就是可选 的。称为“默认值参数”。默认值参数放到位置参数后面。

【操作】测试默认值参数

def f1(a,b,c=10,d=20):   #默认值参数必须位于普通位置参数后面print(a,b,c,d)
f1(8,9)
f1(8,9,19)
f1(8,9,19,29)

执行结果：

8 9 10 20
8 9 19 20
8 9 19 29

命名参数

我们也可以按照形参的名称传递参数，称为“命名参数”，也称“关键 字参数”。

def f1(a,b,c):print(a,b,c)
f1(8,9,19)          #位置参数
f1(c=10,a=20,b=30)  #命名参数

执行结果：

8 9 19
20 30 10

实时效果反馈

1. 如下函数定义后，调用时，错误的是：

def f1(a,b,c=10,d=20):   #默认值参数必须位于普通位置参数后面print(a,b,c,d)

A f1(5)

B f1(5,6)

C f1(5,6,7,8)

D f1(b=5,a=6,d=7,c=8)