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locals()主要提供基于字典的访问局部变量的方式；
globals()主要提供基于字典的访问全局变量的方式。
​
Python使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹。
名字空间是一个字典 ，它的键就是字符串形式的变量名字，它的值就是变量的实际值。

名字空间：

在一个 Python 程序中的任何一个地方，都存在几个可用的名字空间。
 
 每个函数都有着自已的名字空间，叫做局部名字空间，它记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。
 每个模块拥有它自已的名字空间，叫做全局名字空间，它记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。
 
 还有就是内置名字空间， 任何模块均可访问它，它存放着内置的函数和异常。

当一行代码要使用变量 x 的值时，Python 会到所有可用的名字空间去查找变量，按照如下顺序:

局部名字空间 --> 特指当前函数或类的方法。如果函数定义了一个局部变量 x, 或一个参数 x，Python 将使用它，然后停止搜索。
 全局名字空间 --> 特指当前的模块。如果模块定义了一个名为 x 的变量，函数或类，Python 将使用它然后停止搜索。
 内置名字空间 --> 对每个模块都是全局的。作为最后的尝试，Python 将假设 x 是内置函数或变量。
 
 如果 Python 在这些名字空间找不到 x，它将放弃查找并引发一个 NameError 异常，同时传递 There is no variable named 'x' 这样一条信息。

名字空间在运行时直接可以访问。

局部名字空间可以通过内置的 locals 函数来访问。

全局 (模块级别) 名字空间可以通过内置的 globals 函数来访问。

locals 对局部 (函数) 名字空间做了些什么，globals 就对全局 (模块) 名字空间做了什么。
 
 然而 globals 范围更广，因为一个模块的名字空间包含了模块级的变量和常量，它还包括了所有在模块中定义的函数和类，以及任何被导入到模块中的东西。
 
 回想一下 from module import 和 import module 之间的不同？
 
 使用 import module，模块自身被导入，但是它保持着自已的名字空间，
 这就是为什么你需要使用模块名来访问它的函数或属性: module.function 的原因。
 
 但是使用 from module import，实际上是从另一个模块中将指定的函数和属性导入到你自己的名字空间，
 这就是为什么您可以直接访问它们却不需要引用它们所来源的模块的原因。
 使用 globals 函数，你能真切地看到这一切的发生。
locals 是只读的,不可修改， 而globals可以修改，原因是：
​
 locals（）实际上没有返回局部名字空间，它返回的是一个拷贝。所以对它进行修改，修改的是拷贝，而对实际的局部名字空间中的变量值并无影响。
 globals（）返回的是实际的全局名字空间，而不是一个拷贝: 与 locals 的行为完全相反。所以对 globals 所返回的字典的任何的改动都会直接影响到全局变量的取值。
​
locals()实例：
​
 def foo(arg, a): 
 x = 100 
 y = 'hello python!' 
 for i in range(10): 
 j = 1 
 k = i 
 print(locals())
 
 foo(1,2)
 
 结果：
 {'a': 2, 'i': 9, 'k': 9, 'j': 1, 'arg': 1, 'y': 'hello python!', 'x': 100}

z = 7 #定义全局变量

def foo(arg):

x = 1

print(locals())

print('x=',x)

locals()['x'] = 2 # 修改的是局部名字空间的拷贝，而实际的局部名字空间中的变量值并无影响。

print(locals())

print('x=',x)

foo(3) 
 print(globals()) 
 print('z=',z) 
 globals()["z"] = 8 # globals()返回的是实际的全局名字空间，修改变量z的值 
 print(globals())
 print("z=",z)
 
 结果:
 {'arg': 3, 'x': 1}
 x= 1
 {'arg': 3, 'x': 1}
 x= 1
 {'z': 7, '__file__': 'test.py', '__package__': None, 'foo': <function foo at 0x7fc218eb16a8>, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x7fc218ebd9e8>, '__spec__': None, '__name__': '__main__', '__cached__': None, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__doc__': None}
 z= 7
 {'z': 8, '__file__': 'test.py', '__package__': None, 'foo': <function foo at 0x7fc218eb16a8>, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x7fc218ebd9e8>, '__spec__': None, '__name__': '__main__', '__cached__': None, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__doc__': None}
 z= 8

类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段

类同样也是一种对象

元类就是类的类

type的使用参考课件

Object又是什么?

Object与Type
​
1、摘自Python Documentation 3.5.2的解释
​
Objects are Python’s abstraction for data. All data in a Python program is represented by objects or by relations between objects. 
(In a sense, and in conformance to Von Neumann’s model of a “stored program computer,” code is also represented by objects.)
​
对象是Python对数据的抽象。Python程序中的所有数据都由对象或对象之间的关系表示。
（在某种意义上，并且符合冯·诺依曼的“存储程序计算机”的模型，代码也由对象表示的）。
​
Every object has an identity, a type and a value. 
An object’s identity never changes once it has been created; you may think of it as the object’s address in memory. 
The ‘is‘ operator compares the identity of two objects; the id() function returns an integer representing its identity.
​
每个对象都有一个标识，一个类型和一个值。
对象的身份一旦创建就不会改变; 你可以把它看作内存中的对象地址。
is运算符比较两个对象的标识; id()函数返回一个表示其身份的整数。
​
An object’s type determines the operations that the object supports (e.g., “does it have a length?”) 
and also defines the possible values for objects of that type. The type() function returns an object’s type (which is an object itself). 
Like its identity, an object’s type is also unchangeable.
​
对象的类型决定对象支持的操作（例如，“它有长度吗？”），
并且还定义该类型对象的可能值。type()函数返回一个对象的类型（它是一个对象本身）。
与它的身份一样，对象的类型也是不可改变的。
​
2、Pyhtml的解释：
​
object：
​
class object
 The most base type
type：
​
class type(object)
 type(object_or_name, bases, dict)
 type(object) -> the object's type
 type(name, bases, dict) -> a new type
 
可以看出，对象obeject是最基本的类型type，它是一个整体性的对数据的抽象概念。
相对于对象object而言，type是一个稍微具体的抽象概念，说它具体，是因为它已经有从对象object细化出更具体抽象概念的因子，
这就是为什么type(int)、type(float)、type(str)、type(list)、type(tuple)、type(set)等等的类型都是type，
这也是为什么isinstance(type, object)和isinstance(object, type)都为True的原因，即类型type是作为object、int、float等类型的整体概念而言的。
​
那么，为什么issubclass(type, object)为True，而issubclass(object, type)为False呢？
从继承关系可以看到，type是object的子类，因此前者为True，后者为False。
从Python语言的整体设计来看，是先有对象，后有具体的类型，即对象产生类型，类型从属于对象，两者是相互依存的关系。
​
所以：
​
object是Python对数据的抽象，它是Python程序对数据的集中体现。
每个对象都有一个标识，一个类型和一个值。
对象的类型决定对象支持的操作。
某些对象的值可以更改。 其值可以改变的对象称为可变对象；对象的值在创建后不可更改的对象称为不可变对象。