名称空间
又名name space，顾名思义就是存放名字的地方
例：若变量x=1,1存放于内存中，那名字x则存放于名称空间，名称空间与值绑定关系的地方
名称空间共3种
1、locals：是函数内的名称空间，包括局部变量和形参
2、globals：全局变量，函数定义所在模块的名字空间
3、builtins：内置模块的名字空间
PS：不同变量的作用域不同就是由这个变量所在的命名空间决定的
作用域即范围
1、全局范围：全局存活，全局有效
2、局部范围：临时存活，局部有效
查看作用域方法globals（），locals（）
LEGB代表名字查找顺序：locals -> enclosing function -> globals -> _builtins_
locals：是函数内的名字空间，包括局部变量和形参
enclosing function：外部嵌套函数的名字空间
globals：全局变量，函数定义所在模块的名字空间
_builtins_：内置模块的名字空间
作用域查找的方法实例
level = 'L0'
n = 22
def func():
level = 'L1'
n = 33
print(locals())
def outer():
level = 'L2'
n = 44
print(locals(),n)
def inner():
level = 'L3'
print(locals(),n)
inner()
outer()
func()
关于闭包
即函数定义和函数表达式唯一且在另一个函数的函数体内（就是嵌套函数）。这些内部函数可以访问它所在的外部函数中声明的所有局部变量、参数
闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域
生成器和迭代器
生成器：通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是受到内存限制，列表容量肯定是有限的。列表大了非常占用内存空间，为了节省空间，在Python中有一种机制，一边循环一边计算的机制，就称为生成器：generator
PS：generator保存的是算法，每次调用next(g)就计算出g的下一个元素，直到计算到最后一个元素，没有更多元素时，抛出Stoplteration的错误
创建generator有很多种方法
1、简单的方法，只要把一个列表生成式的[]改成（），就创建了一个generator
L= [x*x for x in range(10)]
g = (x*x for x in range(10))
PS：创建L和g的区别仅在于最外[]和()，L是一个list，而g是一个generator
如何打印出generator的每一个元素：next()函数获得generator的下一个返回值
for n in g:
print(n)
PS:所以我们创建了衣蛾generator后，基本上永远不会调用next().而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心Stoplteration的错误
迭代器：可以直接用作于for循环的数据类型有以下几种：
1、集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等
2、generator，包括生成器和带yield的generator function
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：lterable
可以使用isinstance()判断一个对象是否是lterable对象
PS：生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出Stoplteration错误表示无法继续返回下一个值了
可以被next()函数调用并不断返回下一个值得对象称为迭代器:lterator
PS：生成器都是lterator对象，但list、dict、str虽然是lterable，却不是lterator
把list、dict、str等lterable变成lterator可以使用iter()函数
语法：isinstance(iter[],lterator)
PS:凡是可作用于for循环的对象都是lterable类型
PS：凡是可作用于next()函数的对象都是lterator类型，他们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是lterator但不是lterator，不过可以通过iter()函数获得一个lterator对象