Python全网最全基础课程笔记(二)——变量

本专栏系列为Pythong基础系列，每天都会更新新的内容，搜罗全网资源以及自己在学习和工作过程中的一些总结，可以说是非常详细和全面。

以至于为什么要写的这么详细：自己也是学过Python的，很多新手只是简单的过一篇语法，其实对于一个知识点的底层逻辑和其他使用方法以及参数详情根本不是很了解，这就导致学完很容易忘记，而且在实战过程中也是半知半解，所以自己就尽量写的详细些，让需要的人能更了解Python的每一个知识点，也感谢大家指正，祝大家早日从小码农变成大牛！

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变量

变量的命名规则

变量的声明与赋值

变量的类型

变量的内存地址

如何查看变量的“内存地址”

一个变量指向多个值？

不可变对象与可变对象

不可变对象（Immutable Objects）

可变对象（Mutable Objects）

不可变对象与可变对象的区别对编程的影响

变量的作用域

1. 全局作用域（Global Scope）

1.1、错误修改全局变量案例

1.2、正确修改全局变量案例

2. 局部作用域（Local Scope）

3. 闭包（Closures）

4. global 和 nonlocal 关键字

global关键字

nonlocal关键字

变量

在Python中，变量是一个用于存储数据值的容器。与一些其他编程语言不同，Python中的变量不需要显式声明类型；它们会根据分配给它们的值自动确定类型。这意味着你可以将整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典、集合等不同类型的值赋给同一个变量，但每次赋值后，变量的类型会随之改变。

变量的命名规则

在Python中，变量名必须遵循以下规则：

只能包含字母、数字和下划线：变量名可以包含字母（a-z, A-Z）、数字（0-9）以及下划线（_）。
不能以数字开头：变量名不能以数字开头，但可以在名称的其余部分包含数字。
区分大小写：Python是大小写敏感的，因此myVar和myvar会被视为两个不同的变量。
不能使用Python的保留字：Python有一些保留字（也称为关键字），如if、for、class等，这些词不能用作变量名。

#输出保留字列表
import keyword #import是导入包的意思，print(keyword.kwlist) # 输出保留字列表

变量的声明与赋值

在Python中，变量的声明和赋值是同时进行的。当你将一个值赋给一个变量时，Python会自动声明这个变量。例如：

x = 5  # 声明一个名为x的变量，并将其赋值为5  
y = "Hello, World!"  # 声明一个名为y的变量，并将其赋值为字符串"Hello, World!"

变量的类型

虽然Python变量不需要显式声明类型，但每个变量都有一个与之关联的类型，这个类型取决于赋给它的值。你可以使用type()函数来检查变量的类型：

x = 10 # 整数类型
y = "张三" # 字符串类型
o = 3.14 # 浮点数类型
z = [1,2,3,4] # 数组(列表)类型 后面会讲到
a = {'name':'李四','age':19} # 字典类型 后面会讲到
b = {'北京','上海','广州','深圳'} # 集合类型 后面会讲到
p = True # 布尔类型print(type(x))  # 输出：<class 'int'>，因为x是一个整数
print(type(y))  # 输出：<class 'str'>，因为y是一个字符串
print(type(o))  # 输出：<class 'float'>，因为o是一个浮点数
print(type(z))  # 输出：<class 'list'>，因为z是一个数组
print(type(a))  # 输出：<class 'dict'>，因为a是一个字典
print(type(b))  # 输出：<class 'set'>，因为b是一个集合
print(type(p))  # 输出：<class 'bool'>，因为p是一个布尔值

变量的内存地址

在Python中，变量并不是直接存储数据本身，而是存储了对数据对象的引用（或者说是“指针”的概念，尽管Python内部并不直接使用“指针”这个词）。这意味着变量实际上存储的是数据对象在内存中的地址。然而，由于Python的内存管理机制（包括垃圾回收机制），直接暴露内存地址给开发者并不是Python设计的一部分，因此我们不能直接像C或C++那样通过指针来操作内存地址。

尽管如此，Python提供了一些方法来间接查看或理解变量的“内存地址”概念，尽管这些通常是通过对象的身份（identity）来表现的，而不是直接的内存地址。

如何查看变量的“内存地址”

在Python中，你可以使用id()函数来获取一个对象的“身份”，这个函数返回的是一个整数，这个整数在对象的生命周期内是唯一的，并且在大多数实现中，这个整数可以被视为对象在内存中的地址（尽管这不是严格保证的，因为它依赖于Python解释器的具体实现）。

x = 5
print(id(x))  # 输出x变量的内存地址：4367788464y = "hello"
print(id(y))  # 输出y变量的内存地址：4368876848

一个变量指向多个值？

在Python中，一个变量不能“直接”指向多个值。变量在任何给定时间都只引用（或“指向”）一个对象。但是，你可以通过改变变量的引用来使其指向不同的对象。

a = 10
print(id(a))  # 变量a的内存地址：4309609040 #给a变量重新赋值
a = 20
print(id(a))  # 变量a的内存地址：4309609360，与上一个不同，因为a现在引用了一个不同的对象

在这个例子中，变量a最初引用了一个值为10的对象，然后我们改变了a的引用，使其指向了一个值为20的新对象。这并不意味着a“同时”指向了两个值；它只是改变了它的引用。

不可变对象与可变对象

在Python中，对象根据其是否可以在创建后被修改分为不可变对象（immutable objects）和可变对象（mutable objects）。这种分类对于理解Python的内存管理、变量赋值、函数参数传递等方面非常重要。

不可变对象（Immutable Objects）

不可变对象一旦创建，其内部状态就不能被改变。如果尝试修改一个不可变对象，实际上会创建一个新的对象，而不是修改原始对象。Python中的不可变对象包括：

整数（int）
浮点数（float）
字符串（str）
元组（tuple）
布尔值（True 和 False，实际上是int的子类）
None（空值，也是单例对象）

# 字符串是不可变的  
s = "hello"  
s_new = s.replace("e", "a")  # 创建一个新的字符串对象  
print(id(s) == id(s_new))  # 输出False，s和s_new的内存地址不同，因为s和s_new是不同的对象  # 元组也是不可变的  
t = (1, 2, 3)  
t_new = (1, 2, 3, 4)  # 创建一个新的元组对象  
print(id(t) == id(t_new))  # 输出False，因为t和t_new是不同的对象  # 尝试修改元组中的元素会抛出TypeError  
# t[1] = 20  # 这是不允许的

可变对象（Mutable Objects）

可变对象在创建后可以被修改。这意味着你可以改变对象内部的状态，而不会创建新的对象。Python中的可变对象包括：

列表（list）
字典（dict）
集合（set）
自定义的类对象（如果类中定义了修改对象状态的方法）

# 列表是可变的  
l = [1, 2, 3]
print(id(l)) # 输出列表l的内存地址：4336280832
l.append(4)  # 修改列表对象l,其实就是想列表l中添加了一个元素
print(id(l))  # 再次输出列表l的内存地址：4336280832，注意这个id在修改前后不会改变# 字典也是可变的  
d = {'a': 1, 'b': 2}
print(id(d)) # 输出字典d的内存地址：4302206208
d['c'] = 3  # 修改字典对象d  
print(id(d))  # 再次输出字典d的内存地址：4302206208，同样在修改前后不会改变# 集合也是可变的  
s = {1, 2, 3}
print(id(s)) # 输出集合s的内存地址：4310771072
s.add(4)  # 修改集合对象s  
print(id(s))  # 再次输出集合s的内存地址：4310771072，修改前后不会改变

不可变对象与可变对象的区别对编程的影响

赋值与传递：当不可变对象被赋值给另一个变量时，或者作为函数参数传递时，实际上是在传递对象的引用（或者说是对象的“身份”或“内存地址”的副本）。但是，由于对象是不可变的，所以这种传递是安全的，因为原始对象不会被修改。对于可变对象，赋值或传递实际上是在共享同一个对象，因此一个变量对对象的修改会影响到所有引用该对象的变量。
内存管理：Python的垃圾回收机制会跟踪对象的引用计数。对于不可变对象，由于它们不能被修改，因此当没有任何变量引用它们时，它们就可以被安全地回收。对于可变对象，由于它们的状态可以改变，因此Python的垃圾回收机制需要更加复杂地处理它们的生命周期。
线程安全：由于不可变对象在创建后不能被修改，因此它们在多线程环境中是线程安全的。相比之下，可变对象需要额外的同步机制来确保线程安全。

变量的作用域

Python中变量的作用域是一个关键概念，它决定了变量在程序中哪些部分是可访问的。Python的作用域规则相对直观，但理解它们对于编写清晰、可维护的代码至关重要。下面我将详细解释Python中的变量作用域，包括全局作用域、局部作用域、闭包以及相关的关键字（如global和nonlocal），并提供代码案例来加深理解。

1. 全局作用域（Global Scope）

全局作用域是指在程序的最外层定义的变量所拥有的作用域。这些变量在整个程序中都是可见的，包括所有的函数内部。但是，在函数内部直接修改全局变量需要特别注意，因为默认情况下，在函数内部赋值会创建一个新的局部变量（如果变量名已存在）或一个新的全局变量（如果变量名不存在于全局作用域中）。

1.1、错误修改全局变量案例

# 定义全局变量
global_var = "I am global"
#定义一个名字叫做my_function的函数
def my_function():# 尝试访问全局变量print(global_var) # ，'''尝试修改全局变量（错误的方式） 如果这样直接修改全局变量的值，会出现报错， 因为这样就会导致global_var变成一个局部变量上面还有一个输出global_var的语句呢，这个时候输出的就是局部变量的值，但是局部变量是在下面修改全局变量的时候才被创建所以上面的 print(global_var) 是获取不到 局部变量global_var的，所以会报错'''global_var = "I tried to modify global, but this creates a new local variable"print(global_var)#访问my_function函数
my_function()#输出运行之后的报错信息：UnboundLocalError: local variable 'global_var' referenced before assignment

1.2、正确修改全局变量案例

# 定义全局变量
global_var = "I am global"
#定义一个名字叫做my_function的函数
def my_function():'''global表示声明全局变量，global global_var表示global_var是一个全局变量表示可以在局部去修改这个全局变量的值注意：在函数中使用global语句的时候最好写在函数的最上方'''global global_var# 尝试访问全局变量print(global_var) # 输出：I am global# 现在再次修改global_var，就是表示修改的全局变量的值global_var = "I am modified globally"print(global_var)  # 输出: I am modified globally#访问my_function函数
my_function()
#在外部输出全局变量的值，查看全局变量的值是否被改变
print(global_var) # 输出：I am modified globally

2. 局部作用域（Local Scope）

局部作用域是指在函数内部定义的变量所拥有的作用域。这些变量只能在函数内部被访问和修改。一旦函数执行完毕，这些变量就会被销毁（除非它们被返回或以其他方式传递给外部作用域）。

#定义一个函数
def my_function():#在函数中声明一个变量，局部变量local_var = "I am local"print(local_var)  # 输出: I am local  
#调用函数
my_function()# 尝试访问局部变量（会导致错误），因为local_var所在的函数已经执行完了，里面变量的资源已经被释放了
print(local_var)  # 报错信息：NameError: name 'local_var' is not defined

3. 闭包（Closures）

闭包是Python中一个高级概念，它涉及到嵌套函数和非局部变量的使用。当一个内部函数引用了其外部函数的局部变量时，就形成了一个闭包。即使外部函数已经执行完毕，其局部变量仍然可以被内部函数访问，因为这些局部变量被绑定在了内部函数的词法环境中。

def outer_function(text):  # outer_function的局部变量  message = text  def inner_function():  # inner_function可以访问outer_function的局部变量message  print(message)  # 返回内部函数，此时就形成了一个闭包  return inner_function  # 调用outer_function并获取闭包  
my_closure = outer_function("Hello from a closure!")  # 调用闭包  
my_closure()  # 输出: Hello from a closure!

4. `global` 和 `nonlocal` 关键字

global 关键字：用于在函数内部声明全局变量，以便在函数内部修改全局变量的值。
nonlocal 关键字：用于在嵌套函数内部声明非局部变量（即外部函数的局部变量），以便在内部函数中修改外部函数的局部变量。

`global关键字`

# 定义一个全局变量，并赋予它一个初始值："I am global"  
global_var = "I am global"  # 定义一个名为 my_function 的函数  
def my_function():  # 使用 global 关键字声明，接下来的 global_var 引用将是指向全局作用域中的 global_var 变量  global global_var  # 修改全局变量 global_var 的值为："I was modified globally"  global_var = "I was modified globally"  # 调用 my_function 函数  
my_function()  
# 在全局作用域中打印 global_var 的值，输出将会是："I was modified globally"  
print(global_var)  # 输出: I was modified globally

注意，如果在函数内部使用global关键字声明全局变量的话，最好要在函数的最开始进行使用，例如global 声明了global_var全局变量，但是在声明之前，global_var就在函数中被使用到了，就会出现报错的。

`nonlocal关键字`

# 定义一个名为 outer_function 的外层函数
def outer_function():# 在 outer_function 内部定义一个变量 outer_var 并初始化为 "I am outer"outer_var = "I am outer"# 在 outer_function 内部定义一个名为 inner_function 的内层函数def inner_function():# 使用 nonlocal 关键字声明 outer_var 是非局部变量，即它引用的是外层函数的 outer_varnonlocal outer_var# 修改 outer_var 的值为 "I was modified by an inner function"outer_var = "I was modified by an inner function"# 打印修改后的 outer_var 的值print(outer_var) # 输出：I was modified by an inner function# 调用 inner_functioninner_function()# 在 outer_function 内部再次打印 outer_var 的值，展示 inner_function 对它的修改print(outer_var)# 输出: I was modified by an inner function# 调用 outer_function
outer_function()

Python全网最全基础课程笔记(二)——变量

变量

变量的命名规则

变量的声明与赋值

变量的类型

变量的内存地址

如何查看变量的“内存地址”

一个变量指向多个值？

不可变对象与可变对象

不可变对象（Immutable Objects）

可变对象（Mutable Objects）

不可变对象与可变对象的区别对编程的影响

变量的作用域

1. 全局作用域（Global Scope）

1.1、错误修改全局变量案例

1.2、正确修改全局变量案例

2. 局部作用域（Local Scope）

3. 闭包（Closures）

4. `global` 和 `nonlocal` 关键字

`global关键字`

`nonlocal关键字`

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