講這個知識點之前，先看一個例子：
問題：大家覺得x最后的是值到底是多少：88還是77？先思考一下，最后我來揭曉謎底....
python的變量跟其他語言一樣，分為全局變量和局部變量，這個概念比較好理解，我們來看看python中是如何實現(xiàn)的：
這個比較好理解x是全局變量，作用域是整個文件,函數(shù)內(nèi)部是可以引用的.接著看下面一個例子：
大家看在函數(shù)外部有一個變量x,在函數(shù)內(nèi)部也有一個變量x,這兩個變量雖然名字長的一樣，但是是完全不同的：
函數(shù)內(nèi)部的是本地變量，它的生命周期只在函數(shù)內(nèi)部，出了函數(shù)就結(jié)束了,
而x在函數(shù)外部模塊文件中聲明的(python一個文件也叫一個模塊)，是全局變量,不會被函數(shù)里面的局部變量影響,所以最后print的x還是100,
有人要問了，有的時候我需要讓這個全局變量在函數(shù)里面處理，改變它的值，怎么辦？這個python早就考慮到了，往下看~~
這個函數(shù)內(nèi)部多了一個global關(guān)鍵字，結(jié)果就差很多：
原因在于x被聲明為函數(shù)內(nèi)的全局變量，通過global這個語句是自己明確地映射到了模塊的作用域
函數(shù)內(nèi)對x重新賦值x=10,會改變函數(shù)外x的值,所以最后print x是10
全局變量簡單說就是這3點:
全局變量是位于模塊文件內(nèi)部的頂層的變量名
全局變量如果是在函數(shù)內(nèi)被改變的話，一定要用global
全局變量名在函數(shù)內(nèi)部不經(jīng)過聲明也可以被引用
有的書上叫LEGB法則，其實講白了就是下面4個過程，當(dāng)在函數(shù)中使用沒有聲明過的變量時，python的搜索順序是:
先是在函數(shù)內(nèi)部的本地作用域(L)
然后是在上一層的函數(shù)的本地作用域(E)
然后是全局作用域(G)
最后是內(nèi)置作用域(B)
簡單說就是從局部到中央，好比你找一個人，村里找不到找鄉(xiāng)->鄉(xiāng)里找不到找市里->市里找不到找到全國檔案局
我們來一一解釋一下這些原則
1).本地函數(shù)
在函數(shù)內(nèi)部(def或者lambda)通過任何方式賦值的，而且沒有在該函數(shù)內(nèi)聲明為全局變量的變量名
2).上層函數(shù)的本地作用域
python函數(shù)是支持嵌套，而且多層嵌套，當(dāng)你在最里層的函數(shù)找不到這個變量的時候，會往上一層的函數(shù)找，一層一層由內(nèi)往外找,舉個例子
#因為f2()打印了之后沒有return,對沒有return的函數(shù)就默認(rèn)返回None
我來解釋一下:
def定義了一個f1()函數(shù)，里面又嵌套了一個f2()函數(shù),這個def生成了一個函數(shù)并將其賦值給變量名f2
f2是f1的本地作用域內(nèi)的一個本地變量,可以把f2看做一個臨時函數(shù),僅僅在f1內(nèi)部執(zhí)行的過程中存在.
f2函數(shù)干了一件事打印x,當(dāng)在f2()內(nèi)部找不到的時候，就通過LEGB法則往上找，f1()里面找到了x.
3).全局(模塊)
在模塊文件的頂層賦值的變量名，或者在該文件中的def生成的名為全局變量的變量名(函數(shù)內(nèi)global聲明的變量)
4).內(nèi)置的作用域
這個很多初學(xué)者不明白，啥內(nèi)置，內(nèi)置了什么,其實很簡單,python在運(yùn)行之前會自動的引用一個內(nèi)置模塊，叫做__builein__,這是python的一個標(biāo)準(zhǔn)庫模塊，直接import進(jìn)來，可以用dir(__builein__)看一下，里面都是預(yù)定義的一些變量名
是不是看到了很多熟悉的面孔(type,sum.sorted,open)，對的那些就是內(nèi)置的變量名,前面3種方法都找不到了就會去內(nèi)置作用域這個列表里面.
換句話時候若你本地變量有一個跟內(nèi)置變量一樣的，就會被本地變量覆蓋
就是因為LEGB法則，本地的sum變量把內(nèi)置作用域的sum變量覆蓋了
下面總結(jié)一下：
開頭的例子的答案，其實X的值不是88也不是77，而是都有可能，因為不確定你先調(diào)用那個函數(shù),變量的值取決于函數(shù)調(diào)用的順序，而函數(shù)自身是任意順序進(jìn)行排列的，所以88,77都有可能,看哪個函數(shù)最后調(diào)用.
這會導(dǎo)致很難debug，你必須要跟蹤整個程序的控制流程,這其實就引出了另外一個話題，全局變量有相關(guān)性,用全局變量來記憶狀態(tài)信息太復(fù)雜，最后是通過面向?qū)ο蟮姆椒?，用類進(jìn)行封裝.
