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全菊变量和菊部变量

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Crossin先生
发布2018-07-24 17:40:10
4450
发布2018-07-24 17:40:10
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王菊这波热点来得莫名其妙啊,让我们这些“菊外人”一脸懵逼。

前阵子还自我吐槽了下文章的选题,热点没营养,干货没人看。这下好了,找到了热点与干货的完美结合

是谁的小眼睛,还没看Crossin老师?

明确地说,我今天就是来蹭热点话题流量的。(虽然我觉得事件本身也挺有意思的,已成路人粉)

如果你对此感到不适,或对于变量作用域的相关概念已了然于心,那后面的内容就不必看了,谢谢!

但根据我的经验,几乎所有的编程学习者在开始用函数不久之后,都踩过局部变量的坑。几乎每个星期,都会有人在答疑群、知识星球、论坛、微博上问到关于作用域使用不当而导致的问题。(昨天我在微博上刚回答了一个)

所以,如果通过这个略有点恶趣味的热点事件能让你记住“全局变量”、“局部变量”、“形参”、“实参”、“变量作用域”这几个概念,我觉得也挺好啊。

这些内容,在我们的教程里都有,包含在了: 【Python 第67课】函数的参数传递 | 【Python 第71课】变量的作用域

这里再帮大家理一下。

首先来看这样一段代码:

def func(x):
    print('x =', x)
    y = 10
    x += y
    print('x =', x)
    return x

a = 5
b = func(a)
print('a =', a)
print('b =', b)

输出:

x = 5
x = 15
a = 5
b = 15

这里,函数 func 的形参是 x,它只在函数内部有效,也就是作用域仅在函数中,如果在外部调用它,就会报错。 变量 a 作为实参传递给函数 func,所以函数里 x 的值就是 a 的值,但 x 不是 a,只是现在它俩一样。 变量 y 是函数中定义的局部变量,它的作用域同样也仅在函数中。 对 x 进行赋值之后,x 的值发生了变化,但不会影响实参 a 的值。 函数的返回值是 x 的值,并赋值给了外部的变量 b,所以 b 的值就是 x 的值,但 b 不是 x,此时 x 已不存在。

理解了上面几条之后,我们再修改一下函数:

def func(x):
    print('x =', x)
    x = 10
    x += x
    print('x =', x)
    return x

x = 5
func(x)
print('x =', x)

输出:

x = 5
x = 20
x = 5

解读一下: 函数 func 的形参是 x外部变量 x 作为实参传递给函数 func,所以函数里 x 的值就是外部 x 的值,但这两个 x 是两个不同的变量,只是现在值一样。 变量 x 在函数中被重新赋值 10,但不会影响外部变量 x 的值。 对 x 自身做了累加,此时 x 变成 20。 函数的返回值是 x 的值,但没有赋值给任何变量,所以此返回值没任何作用,函数结束。 外部的变量 x 仍然是一开始的值 5。

但在初学阶段,不建议你这么给变量命名,可能会把自己绕进去。把代码写清楚,多定义几个变量,多分几行代码,反正也不要钱。(除非你是做区块链程序开发)

那如果要在函数内部修改外部的变量可不可以呢?

可以,用全局变量。

def func():
    global x
    x = 10

x = 5
func()
print('x =', x)

输出:

x = 10

在函数中声明 global x,程序就会知道这个 x 是一个全局变量。此时的 x 就是外部的 x,给它赋值的结果自然在函数结束后依然有效。 但这种情况下,你不能再同时将 x 设定为函数的形参。

如果你仅仅需要在函数内部读取外部的参数值而不用修改它的值,那么 global 的声明就不再需要。

def func():
    y = x
    print('y =', y)

x = 5
func()
print('x =', x)

输出:

y = 5
x = 5

写入时 global 的必要在于区分全局变量和局部变量,而读取不存在这样的问题。

以上就是关于全局变量、局部变量、形参、实参、变量作用域的一些小知识点,更多内容可以查看我们的入门教程。公众号“Crossin的编程教室”里回复关键字 python

最后留一个思考题:

def func(m):
    m[0] = 20
    m = [4, 5, 6]
    return m

l = [1, 2, 3]
func(l)
print('l =', l)

思考一下输出会是什么?来投个票:

然后自己在电脑上或者我们的在线编辑器(回复 code)里输入代码运行下看看结果,再想想为什么。 欢迎留言给出你的解释。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-06-01,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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