Python动态赋值的陷阱分析
命名空间与作用域问题，看似微不足道，其实背后大有文章。
由于篇幅所限，还有一个重要的知识内容没谈，即“locals() 与 globals() 的读写问题”。之所以说这个问题重要，是因为它可以实现一些灵活的动态赋值的功能。
它们都是字典类型，用法不需多言。然而，在使用过程中，有一个陷阱需要注意：globals() 可读可写，而 locals() 只可读却不可写。今天分享的文章，就是在探究这个问题，写得很深入，特分享给大家。
在工作中, 有时候会遇到一种情况: 动态地进行变量赋值 , 不管是局部变量还是全局变量, 在我们绞尽脑汁的时候, Python已经为我们解决了这个问题.
Python的命名空间通过一种字典的形式来体现, 而具体到函数也就是locals() 和 globals(), 分别对应着局部命名空间和全局命名空间. 于是, 我们也就能通过这些方法去实现我们"动态赋值"的需求.
例如:
def test():
globals()['a2'] = 4
test()
print a2 # 输出 4
很自然, 既然 globals能改变全局命名空间, 那理所当然locals应该也能修改局部命名空间.修改函数内的局部变量.
但事实真是如此吗? 不是!
def aaaa():
print locals()
for i in ['a', 'b', 'c']:
locals()[i] = 1
print locals()
print a
aaaa()
输出:
{}
{'i': 'c', 'a': 1, 'c': 1, 'b': 1}
Traceback (most recent call last):
File "5.py", line 17, in <module>
aaaa()
File "5.py", line 16, in aaaa
print a
NameError: global name 'a' is not defined
程序运行报错了!
但是在第二次print locals()很清楚能够看到, 局部空间是已经有那些变量了, 其中也有变量a并且值也为1, 但是为什么到了print a却报出NameError异常?
再看一个例子:
def aaaa():
print locals()
s = 'test' # 加入显示赋值 s
for i in ['a', 'b', 'c']:
locals()[i] = 1
print locals()
print s # 打印局部变量 s
print a
aaaa()
输出:
{}
{'i': 'c', 'a': 1, 's': 'test', 'b': 1, 'c': 1}
test
Traceback (most recent call last):
File "5.py", line 19, in <module>
aaaa()
File "5.py", line 18, in aaaa
print a
NameError: global name 'a' is not defined
上下两段代码, 区别就是, 下面的有显示赋值的代码, 虽然也是同样触发了NameError异常, 但是局部变量s的值被打印了出来.
这就让我们觉得很纳闷, 难道通过locals()改变局部变量, 和直接赋值有不同? 想解决这个问题, 只能去看程序运行的真相了, 又得上大杀器dis~
根源探讨
直接对第二段代码解析:
13 0 LOAD_GLOBAL 0 (locals)
3 CALL_FUNCTION 0
6 PRINT_ITEM
7 PRINT_NEWLINE
14 8 LOAD_CONST 1 ('test')
11 STORE_FAST 0 (s)
15 14 SETUP_LOOP 36 (to 53)
17 LOAD_CONST 2 ('a')
20 LOAD_CONST 3 ('b')
23 LOAD_CONST 4 ('c')
26 BUILD_LIST 3
29 GET_ITER
>> 30 FOR_ITER 19 (to 52)
33 STORE_FAST 1 (i)
16 36 LOAD_CONST 5 (1)
39 LOAD_GLOBAL 0 (locals)
42 CALL_FUNCTION 0
45 LOAD_FAST 1 (i)
48 STORE_SUBSCR
49 JUMP_ABSOLUTE 30
>> 52 POP_BLOCK
17 >> 53 LOAD_GLOBAL 0 (locals)
56 CALL_FUNCTION 0
59 PRINT_ITEM
60 PRINT_NEWLINE
18 61 LOAD_FAST 0 (s)
64 PRINT_ITEM
65 PRINT_NEWLINE
19 66 LOAD_GLOBAL 1 (a)
69 PRINT_ITEM
70 PRINT_NEWLINE
71 LOAD_CONST 0 (None)
74 RETURN_VALUE
None
在上面的字节码可以看到:
locals()对应的字节码是: LOAD_GLOBAL
s='test'对应的字节码是: LOAD_CONST 和 STORE_FAST
print s对应的字节码是: LOAD_FAST
print a对应的字节码是: LOAD_GLOBAL
从上面罗列出来的几个关键语句的字节码可以看出, 直接赋值/读取 和 通过locals()赋值/读取 本质是很大不同的. 那么触发NameError异常, 是否证明通过 locals()[i] = 1存储的值, 和真正的局部命名空间 是不同的两个位置?
想要回答这个问题, 我们得先确定一个东西, 就是真正的局部命名空间如何获取? 其实这个问题, 在上面的字节码上, 已经给出了标准答案了!
真正的局部命名空间, 其实是存在 STORE_FAST 这个对应的数据结构里面. 这个是什么鬼, 这个需要源码来解答:
// ceval.c 从上往下, 依次是相应函数或者变量的定义
// 指令源码
TARGET(STORE_FAST)
{
v = POP();
SETLOCAL(oparg, v);
FAST_DISPATCH();
}
--------------------
// SETLOCAL 宏定义
#define SETLOCAL(i, value) do { PyObject *tmp = GETLOCAL(i); \
GETLOCAL(i) = value; \
Py_XDECREF(tmp); } while (0)
--------------------
// GETLOCAL 宏定义
#define GETLOCAL(i) (fastlocals[i])
--------------------
// fastlocals 真面目
PyObject * PyEval_EvalFrameEx(PyFrameObject *f, int throwflag){
// 省略其他无关代码
fastlocals = f->f_localsplus;
....
}
看到这里, 应该就能明确了, 函数内部的局部命名空间, 实际是就是帧对象的f的成员f_localsplus, 这是一个数组, 了解函数创建的童鞋可能会比较清楚, 在CALL_FUNCTION时, 会对这个数组进行初始化, 将形参赋值什么都会按序塞进去, 在字节码18 61 LOAD_FAST 0 (s)中, 第四列的0, 就是将f_localsplus第 0 个成员取出来, 也就是值 "s".
所以STORE_FAST才是真正的将变量存入局部命名空间, 那locals()又是什么鬼? 为什么看起来就跟真的一样?
这需要分析locals, 对于这个, 字节码可能起不了作用, 直接去看内置函数如何定义吧:
// bltinmodule.c
static PyMethodDef builtin_methods[] = {
...
// 找到 locals 函数对应的内置函数是 builtin_locals
{"locals", (PyCFunction)builtin_locals, METH_NOARGS, locals_doc},
...
}
-----------------------------
// builtin_locals 的定义
static PyObject *
builtin_locals(PyObject *self)
{
PyObject *d;
d = PyEval_GetLocals();
Py_XINCREF(d);
return d;
}
-----------------------------
PyObject *
PyEval_GetLocals(void)
{
PyFrameObject *current_frame = PyEval_GetFrame(); // 获取当前堆栈对象
if (current_frame == NULL)
return NULL;
PyFrame_FastToLocals(current_frame); // 初始化和填充 f_locals
return current_frame->f_locals;
}
-----------------------------
// 初始化和填充 f_locals 的具体实现
void
PyFrame_FastToLocals(PyFrameObject *f)
{
/* Merge fast locals into f->f_locals */
PyObject *locals, *map;
PyObject **fast;
PyObject *error_type, *error_value, *error_traceback;
PyCodeObject *co;
Py_ssize_t j;
int ncells, nfreevars;
if (f == NULL)
return;
locals = f->f_locals;
// 如果locals为空, 就新建一个字典对象
if (locals == NULL) {
locals = f->f_locals = PyDict_New();
if (locals == NULL) {
PyErr_Clear(); /* Can't report it :-( */
return;
}
}
co = f->f_code;
map = co->co_varnames;
if (!PyTuple_Check(map))
return;
PyErr_Fetch(&error_type, &error_value, &error_traceback);
fast = f->f_localsplus;
j = PyTuple_GET_SIZE(map);
if (j > co->co_nlocals)
j = co->co_nlocals;
// 将 f_localsplus 写入 locals
if (co->co_nlocals)
map_to_dict(map, j, locals, fast, 0);
ncells = PyTuple_GET_SIZE(co->co_cellvars);
nfreevars = PyTuple_GET_SIZE(co->co_freevars);
if (ncells || nfreevars) {
// 将 co_cellvars 写入 locals
map_to_dict(co->co_cellvars, ncells,
locals, fast + co->co_nlocals, 1);
if (co->co_flags & CO_OPTIMIZED) {
// 将 co_freevars 写入 locals
map_to_dict(co->co_freevars, nfreevars,
locals, fast + co->co_nlocals + ncells, 1);
}
}
PyErr_Restore(error_type, error_value, error_traceback);
}
从上面PyFrame_FastToLocals已经看出来, locals() 实际上做了下面几件事:
判断帧对象 的 f_f->f_locals是否为空, 若是, 则新建一个字典对象.
分别将localsplus, co_cellvars和co_freevars 写入 f_f->f_locals.
在这简单介绍下上面几个分别是什么鬼:
localsplus: 函数参数(位置参数+关键字参数), 显示赋值的变量.
co_cellvars 和 co_freevars: 闭包函数会用到的局部变量.
结论
通过上面的源码, 我们已经很明确知道locals() 看到的, 的确是函数的局部命名空间的内容, 但是它本身不能代表局部命名空间, 这就好像一个代理, 它收集了A, B, C的东西, 展示给我看, 但是我却不能简单的通过改变这个代理, 来改变A, B, C真正拥有的东西!
这也就是为什么, 当我们通过locals()[i] = 1的方式去动态赋值时, print a却触发了NameError异常, 而相反的, globals()确实真正的全局命名空间, 所以一般会说：locals() 只读, globals() 可读可写
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