It can be a surprise to get the UnboundLocalError in previously working code when it is modified by adding an assignment statement somewhere in the body of a function.

以下代码：

正常工作，但是以下代码

results in an UnboundLocalError:

原因就是，当对某作用域内的变量进行赋值时，该变量将成为该作用域内的局部变量，并覆盖外部作用域中的同名变量。由于 foo 的最后一条语句为 x 分配了一个新值，编译器会将其识别为局部变量。因此，前面的 print(x) 试图输出未初始化的局部变量，就会引发错误。

在上面的示例中，可以将外部作用域的变量声明为全局变量以便访问：

与类和实例变量貌似但不一样，其实以上是在修改外部作用域的变量值，为了提示这一点，这里需要显式声明一下。

你可以使用 nonlocal 关键字在嵌套作用域中执行类似的操作：

函数内部只作引用的 Python 变量隐式视为全局变量。如果在函数内部任何位置为变量赋值，则除非明确声明为全局变量，否则均将其视为局部变量。

起初尽管有点令人惊讶，不过考虑片刻即可释然。一方面，已分配的变量要求加上 global 可以防止意外的副作用发生。另一方面，如果所有全局引用都要加上 global ，那处处都得用上 global 了。那么每次对内置函数或导入模块中的组件进行引用时，都得声明为全局变量。这种杂乱会破坏 global 声明用于警示副作用的有效性。

假设用 for 循环来定义几个取值各异的 lambda（即便是普通函数也一样）：

以上会得到一个包含5个 lambda 函数的列表，这些函数将计算 x**2。大家或许期望，调用这些函数会分别返回 0 、1 、 4 、 9 和 16。然而，真的试过就会发现，他们都会返回 16 ：

这是因为 x 不是 lambda 函数的内部变量，而是定义于外部作用域中的，并且 x 是在调用 lambda 时访问的——而不是在定义时访问。循环结束时 x 的值是 4 ，所以此时所有的函数都将返回 4**2 ，即 16 。通过改变 x 的值并查看 lambda 的结果变化，也可以验证这一点。

为了避免发生上述情况，需要将值保存在 lambda 局部变量，以使其不依赖于全局 x 的值：

以上 n=x 创建了一个新的 lambda 本地变量 n，并在定义 lambda 时计算其值，使其与循环当前时点的 x 值相同。这意味着 n 的值在第 1 个 lambda 中为 0 ，在第 2 个 lambda 中为 1 ，在第 3 个中为 2，依此类推。因此现在每个 lambda 都会返回正确结果：

请注意，上述表现并不是 lambda 所特有的，常规的函数也同样适用。

在单个程序中跨模块共享信息的规范方法是创建一个特殊模块（通常称为 config 或 cfg）。只需在应用程序的所有模块中导入该 config 模块；然后该模块就可当作全局名称使用了。因为每个模块只有一个实例，所以对该模块对象所做的任何更改将会在所有地方得以体现。 例如：

config.py：

mod.py：

main.py：

Note that using a module is also the basis for implementing the singleton design pattern, for the same reason.

通常请勿使用 from modulename import * 。因为这会扰乱 importer 的命名空间，且会造成未定义名称更难以被 Linter 检查出来。

请在代码文件的首部就导入模块。这样代码所需的模块就一目了然了，也不用考虑模块名是否在作用域内的问题。每行导入一个模块则增删起来会比较容易，每行导入多个模块则更节省屏幕空间。

按如下顺序导入模块就是一种好做法：

standard library modules -- e.g. sys, os, argparse, re

third-party library modules (anything installed in Python's site-packages directory) -- e.g. dateutil, requests, PIL.Image

locally developed modules

为了避免循环导入引发的问题，有时需要将模块导入语句移入函数或类的内部。Gordon McMillan 的说法如下：

当两个模块都采用 "import " 的导入形式时，循环导入是没有问题的。但如果第 2 个模块想从第 1 个模块中取出一个名称（"from module import name"）并且导入处于代码的最顶层，那导入就会失败。原因是第 1 个模块中的名称还不可用，这时第 1 个模块正忙于导入第 2 个模块呢。

如果只是在一个函数中用到第 2 个模块，那这时将导入语句移入该函数内部即可。当调用到导入语句时，第 1 个模块将已经完成初始化，第 2 个模块就可以进行导入了。

如果某些模块是平台相关的，可能还需要把导入语句移出最顶级代码。这种情况下，甚至有可能无法导入文件首部的所有模块。于是在对应的平台相关代码中导入正确的模块，就是一种不错的选择。

只有为了避免循环导入问题，或有必要减少模块初始化时间时，才把导入语句移入类似函数定义内部的局部作用域。如果根据程序的执行方式，许多导入操作不是必需的，那么这种技术尤其有用。如果模块仅在某个函数中用到，可能还要将导入操作移入该函数内部。请注意，因为模块有一次初始化过程，所以第一次加载模块的代价可能会比较高，但多次加载几乎没有什么花费，代价只是进行几次字典检索而已。即使模块名超出了作用域，模块在 sys.modules 中也是可用的。

新手程序员常常中招这类 Bug。请看以下函数：

第一次调用此函数时， mydict 中只有一个数据项。第二次调用 mydict 则会包含两个数据项，因为 foo() 开始执行时， mydict 中已经带有一个数据项了。

大家往往希望，函数调用会为默认值创建新的对象。但事实并非如此。默认值只会在函数定义时创建一次。如果对象发生改变，就如上例中的字典那样，则后续调用该函数时将会引用这个改动的对象。

按照定义，不可变对象改动起来是安全的，诸如数字、字符串、元组和 None 之类。而可变对象的改动则可能引起困惑，例如字典、列表和类实例等。

因此，不把可变对象用作默认值是一种良好的编程做法。而应采用 None 作为默认值，然后在函数中检查参数是否为 None 并新建列表、字典或其他对象。例如，代码不应如下所示：

而应这么写：

参数默认值的特性有时会很有用处。 如果有个函数的计算过程会比较耗时，有一种常见技巧是将每次函数调用的参数和结果缓存起来，并在同样的值被再次请求时返回缓存的值。这种技巧被称为“memoize”，实现代码可如下所示：

也可以不用参数默认值来实现，而是采用全局的字典变量；这取决于个人偏好。

请利用函数参数列表中的标识符 * 和 ** 归集实参；结果会是元组形式的位置实参和字典形式的关键字实参。然后就可利用 * 和 ** 在调用其他函数时传入这些实参：

Parameters are defined by the names that appear in a function definition, whereas arguments are the values actually passed to a function when calling it. Parameters define what kind of arguments a function can accept. For example, given the function definition:

foo 、 bar 和 kwargs 是 func 的形参。 不过在调用 func 时，例如：

42 、 314 和 somevar 则是实参。

如果代码编写如下：

或许大家很想知道，为什么在 y 中添加一个元素时， x 也会改变。

产生这种结果有两个因素：

变量只是指向对象的一个名称。执行 y = x 并不会创建列表的副本——而只是创建了一个新变量 y，并指向 x 所指的同一对象。这就意味着只存在一个列表对象，x 和 y 都是对它的引用。

列表属于 mutable 对象，这意味着它的内容是可以修改的。

在调用 append() 之后，该可变对象的内容由 [] 变为 [10]。由于 x 和 y 这两个变量引用了同一对象，因此用其中任意一个名称所访问到的都是修改后的值 [10]。

如果把赋给 x 的对象换成一个不可变对象：

可见这时 x 和 y 就不再相等了。因为整数是 immutable 对象，在执行 x = x + 1 时，并不会修改整数对象 5，给它加上 1；而是创建了一个新的对象（整数对象 6 ）并将其赋给 x （也就是改变了 x 所指向的对象）。在赋值完成后，就有了两个对象（整数对象 6 和 5 ）和分别指向他俩的两个变量（ x 现在指向 6 而 y 仍然指向 5 ）。

Some operations (for example y.append(10) and y.sort()) mutate the object, whereas superficially similar operations (for example y = y + [10] and sorted(y)) create a new object. In general in Python (and in all cases in the standard library) a method that mutates an object will return None to help avoid getting the two types of operations confused. So if you mistakenly write y.sort() thinking it will give you a sorted copy of y, you'll instead end up with None, which will likely cause your program to generate an easily diagnosed error.

不过还存在一类操作，用不同的类型执行相同的操作有时会发生不同的行为：即增量赋值运算符。例如，+= 会修改列表，但不会修改元组或整数（a_list += [1, 2, 3] 与 a_list.extend([1, 2, 3]) 同样都会改变 a_list，而 some_tuple += (1, 2, 3) 和 some_int += 1 则会创建新的对象）。

换而言之：

对于一个可变对象（ list 、 dict 、 set 等等），可以利用某些特定的操作进行修改，所有引用它的变量都会反映出改动情况。

对于一个不可变对象（ str 、 int 、 tuple 等），所有引用它的变量都会给出相同的值，但所有改变其值的操作都将返回一个新的对象。

如要知道两个变量是否指向同一个对象，可以利用 is 运算符或内置函数 id()。

请记住，Python 中的实参是通过赋值传递的。由于赋值只是创建了对象的引用，所以调用方和被调用方的参数名都不存在别名，本质上也就不存在按引用调用的方式。通过以下几种方式，可以得到所需的效果。

返回一个元组：

这差不多是最明晰的解决方案了。

使用全局变量。这不是线程安全的方案，不推荐使用。

传递一个可变（即可原地修改的） 对象：

传入一个接收可变对象的字典:

或者把值用类实例封装起来：

没有什么理由要把问题搞得这么复杂。

最佳选择就是返回一个包含多个结果值的元组。

有两种选择：嵌套作用域、可调用对象。假定需要定义 linear(a,b) ，其返回结果是一个计算出 a*x+b 的函数 f(x)。 采用嵌套作用域的方案如下：

或者可采用可调用对象：

采用这两种方案时：

都会得到一个可调用对象，可实现 taxes(10e6) == 0.3 * 10e6 + 2 。

可调用对象的方案有个缺点，就是速度稍慢且生成的代码略长。不过值得注意的是，同一组可调用对象能够通过继承来共享签名（类声明）：

对象可以为多个方法的运行状态进行封装：

以上 inc() 、 dec() 和 reset() 的表现，就如同共享了同一计数变量一样。

一般情况下，用 copy.copy() 或 copy.deepcopy() 基本就可以了。并不是所有对象都支持复制，但多数是可以的。

某些对象可以用更简便的方法进行复制。比如字典对象就提供了 copy() 方法：

序列可以用切片操作进行复制：

For an instance x of a user-defined class, dir(x) returns an alphabetized list of the names containing the instance attributes and methods and attributes defined by its class.

一般而言这是无法实现的，因为对象并不存在真正的名称。赋值本质上是把某个名称绑定到某个值上；def 和 class 语句同样如此，只是值换成了某个可调用对象。比如以下代码：

Arguably the class has a name: even though it is bound to two names and invoked through the name B the created instance is still reported as an instance of class A. However, it is impossible to say whether the instance's name is a or b, since both names are bound to the same value.

代码一般没有必要去“知晓”某个值的名称。通常这种需求预示着还是改变方案为好，除非真的是要编写内审程序。

在 comp.lang.python 中，Fredrik Lundh 在回答这样的问题时曾经给出过一个绝佳的类比：

这就像要知道家门口的那只猫的名字一样：猫（对象）自己不会说出它的名字，它根本就不在乎自己叫什么——所以唯一方法就是问一遍你所有的邻居（命名空间），这是不是他们家的猫（对象）……

……并且如果你发现它有很多名字或根本没有名字，那也不必惊讶！

逗号不是 Python 的运算符。 请看以下例子：

由于逗号不是运算符，而只是表达式之间的分隔符，因此上述代码就相当于：

而不是：

对于各种赋值运算符（ = 、 += 等）来说同样如此。他们并不是真正的运算符，而只是赋值语句中的语法分隔符。

有的。语法如下：

请不要在家里尝试，骚年！

A slash in the argument list of a function denotes that the parameters prior to it are positional-only. Positional-only parameters are the ones without an externally usable name. Upon calling a function that accepts positional-only parameters, arguments are mapped to parameters based solely on their position. For example, divmod() is a function that accepts positional-only parameters. Its documentation looks like this:

形参列表尾部的斜杠说明，两个形参都是仅限位置形参。因此，用关键字参数调用 divmod() 将会引发错误：