深入理解Python中的__builtin__和__builtins__

简介:

0.说明


        这里的说明主要是以Python 2.7为例,因为在Python 3+中,__builtin__模块被命名为builtins,下面主要是探讨Python 2.x中__builtin__模块和__builtins__模块的区别和联系。




1.名称空间(Namespace)


        首先不得不说名称空间,因为名称空间是Python中非常重要的一个概念,所谓名称空间,其实指的是名称(标识符)到对象的映射。

        在一个正常的Python程序的执行过程中,至少存在两个名称空间:

  • 内建名称空间

  • 全局名称空间

        如果定义了函数,则还会有局部名称空间,全局名称空间一般由在程序的全局变量和它们对应的映射对象组成,而局部名称空间则在函数内部由函数局部变量和它们对应的映射对象组成,这里关键的是内建名称空间,它到底是怎么产生的?




2.内建函数


        在启动Python解释器之后,即使没有创建任何的变量或者函数,还是会有许多函数可以使用,比如:

1
2
3
4
>>>  abs ( - 1 )
1
>>>  max ( 1 3 )
3

        我们把这些函数称为内建函数,是因为它们不需要我们程序员作任何定义,在启动Python解释器的时候,就已经导入到内存当中供我们使用:

1
2
3
4
5
>>>  abs
<built - in  function  abs >
>>> 
>>>  max
<built - in  function  max >




3.内建名称空间与__builtins__


        那么内建函数也是函数,虽然我们没有人为导入这些,但是正如前面所说,在启动Python解释器的时候,会自动帮我们导入,那么内建函数存在于哪里呢?

        其实准确地来说,是Python解释器在启动的时候会首先加载内建名称空间,内建名称空间有许多名字到对象之间映射,而这些名字其实就是内建函数的名称,对象就是这些内建函数本身(注意区分函数名称和函数对象的区别)。这些名称空间由__builtins__模块中的名字构成:

1
2
>>>  dir ()
[ '__builtins__' '__doc__' '__name__' '__package__' ]

        可以看到有一个__builtins__的模块名称,这个模块本身定义了一个名称空间,即内建名称空间,我们不妨dir一下:

1
2
>>>  dir (__builtins__)
[ 'ArithmeticError' 'AssertionError' 'AttributeError' 'BaseException' 'BufferError' 'BytesWarning' 'DeprecationWarning' 'EOFError' 'Ellipsis' 'EnvironmentError' 'Exception' 'False' 'FloatingPointError' 'FutureWarning' 'GeneratorExit' 'IOError' 'ImportError' 'ImportWarning' 'IndentationError' 'IndexError' 'KeyError' 'KeyboardInterrupt' 'LookupError' 'MemoryError' 'NameError' 'None' 'NotImplemented' 'NotImplementedError' 'OSError' 'OverflowError' 'PendingDeprecationWarning' 'ReferenceError' 'RuntimeError' 'RuntimeWarning' 'StandardError' 'StopIteration' 'SyntaxError' 'SyntaxWarning' 'SystemError' 'SystemExit' 'TabError' 'True' 'TypeError' 'UnboundLocalError' 'UnicodeDecodeError' 'UnicodeEncodeError' 'UnicodeError' 'UnicodeTranslateError' 'UnicodeWarning' 'UserWarning' 'ValueError' 'Warning' 'ZeroDivisionError' '_' '__debug__' '__doc__' '__import__' '__name__' '__package__' 'abs' 'all' 'any' 'apply' 'basestring' 'bin' 'bool' 'buffer' 'bytearray' 'bytes' 'callable' 'chr' 'classmethod' 'cmp' 'coerce' 'compile' 'complex' 'copyright' 'credits' 'delattr' 'dict' 'dir' 'divmod' 'enumerate' 'eval' 'execfile' 'exit' 'file' 'filter' 'float' 'format' 'frozenset' 'getattr' 'globals' 'hasattr' 'hash' 'help' 'hex' 'id' 'input' 'int' 'intern' 'isinstance' 'issubclass' 'iter' 'len' 'license' 'list' 'locals' 'long' 'map' 'max' 'memoryview' 'min' 'next' 'object' 'oct' 'open' 'ord' 'pow' 'print' 'property' 'quit' 'range' 'raw_input' 'reduce' 'reload' 'repr' 'reversed' 'round' 'set' 'setattr' 'slice' 'sorted' 'staticmethod' 'str' 'sum' 'super' 'tuple' 'type' 'unichr' 'unicode' 'vars' 'xrange' 'zip' ]

        会看到我们熟悉的内建函数的名称,如list、dict等,当然还有一些异常和其它属性。




4.__builtins__与__builtin__的简单区别


        既然内建名称空间由__builtins__模块中的名称空间定义,那么是不是也意味着内建名称空间中所对应的这些函数也是在__builtins__模块中实现的呢?

        显然不是的,我们可以在解释器中直接输入__builtins__:

1
2
>>> __builtins__
<module  '__builtin__'  (built - in )>

        从结果中可以看到,__builtins__其实还是引用了__builtin__模块而已,这说明真正的模块是__builtin__,也就是说,前面提到的内建函数其实是在内建模块__builtin__中定义的,即__builtins__模块包含内建名称空间中内建名字的集合(因为它引用或者说指向了__builtin__模块),而真正的内建函数、异常和属性来自__builtin__模块。也就是说,在Python中,其实真正是只有__builtin__这个模块,并不存在__builtins__这个模块:

1
2
3
4
5
>>>  import  __builtin__
>>>  import  __builtins__
Traceback (most recent call last):
   File  "<stdin>" , line  1 in  <module>
ImportError: No module named __builtins__

        可以看到,导入__builtin__模块并没有问题,但导入__builtins__模块时就会提示不存在,这充分说明了前面的结论,现在再次总结如下:

  • 在Python中并没有__builtins__这个模块,只有__builtin__模块,__builtins__模块只是在启动Python解释器时,解释器为我们自动创建的一个到__builtin__模块的引用

        当然,至于这种引用到底是怎么样,可以看下面的深入区别。




5.__builtins__与__builtin__的深入区别


        上面只是大概说了下__builtins__与__builtin__两个模块的简单区分而已,其实深究下去,要分成下面所提及的两种情况。


(1)在主模块__main__中

        其实我们在使用Python交互器的时候就是在主模块中进行操作,可以做如下验证:

1
2
>>>  print  __name__
__main__

        在这种情况,__builtins__与__builtin__是完全一样的,它们指向的都是__builtin__这个内建模块:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
>>>  import  __builtin__
>>> __builtin__
<module  '__builtin__'  (built - in )>
>>> __builtins__
<module  '__builtin__'  (built - in )>
>>> __builtin__.__name__
'__builtin__'
>>> __builtins__.__name__
'__builtin__'
>>> __builtins__  = =  __builtin__
True
>>> __builtins__  is  __builtin__
True
>>>  id (__builtins__)
140295127423752
>>>  id (__builtin__)
140295127423752

        可以看到,这时候__builtins__和__builtin__是完全一样的,它们都指向了同一个模块对象,其实这也是Python中引用传递的概念。

        其实这种情况跟我们创建一个变量并对它做一次引用传递时的情况是一样的,可以做如下测试:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
>>>  def  func():
...      print  'test'
... 
>>> func
<function func at  0x7f99012bdc08 >
>>> funcs
<function func at  0x7f99012bdc08 >
>>> func.__name__
'func'
>>> funcs.__name__
'func'
>>> funcs  = =  func
True
>>> funcs  is  func
True
>>>  id (funcs)
140295126375432
>>>  id (func)
140295126375432

        显然,这完全验证了我们上面的结论。


(2)不是在主模块中

        如果不是在主模块中使用__builtins__,这时候,__builtins__只是对__builtin__.__dict__的一个简单引用而已,可以通过下面的测试来验证说明。

        先创建一个test.py模块,后面我们需要在Python交互器中导入它,那么这时候对于test模块来说,它就不是主模块了。如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
#!/usr/bin/env python
 
import  __builtin__
 
 
print  'Module name:' , __name__
 
 
print  '*==test __builtin__ and __builtins__==*'
print  '__builtin__ == __builtins__' , __builtin__  = =  __builtins__
print  '__builtin__ is __builtins__' , __builtin__  is  __builtins__
print  'id(__builtin__)' id (__builtin__)
print  'id(__builtins__)' id (__builtins__)
 
print  '=' * 50
 
print  '*==test __builtin__.__dict__ and __builtins__==*'
print  '__builtin__.__dict__ == __builtins__' , __builtin__.__dict__  = =  __builtins__
print  '__builtin__ is __builtins__' , __builtin__.__dict__  is  __builtins__
print  'id(__builtin__)' id (__builtin__.__dict__)
print  'id(__builtins__)' id (__builtins__)

        在Python交互器中导入上面这个test模块,如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
>>>  import  test
Module name: test
* = = test __builtin__  and  __builtins__ = = *
__builtin__  = =  __builtins__  False
__builtin__  is  __builtins__  False
id (__builtin__)  140592847690504
id (__builtins__)  140592847925608
= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
* = = test __builtin__.__dict__  and  __builtins__ = = *
__builtin__.__dict__  = =  __builtins__  True
__builtin__  is  __builtins__  True
id (__builtin__)  140592847925608
id (__builtins__)  140592847925608

        可以看到输出的结果跟我们想的是完全一样的,即这时候__builtins__其实是对__builtin__.__dict__模块的引用。




6.总结


        不管怎么说,在启动Python解释器或运行一个Python程序时,内建名称空间都是从__builtins__模块中加载的,只是__builtins__本身是对Python内建模块__builtin__的引用,而这种引用又分下面两种情况:

  • 如果是在主模块__main__中,__builtins__直接引用__builtin__模块,此时模块名__builtins__与模块名__builtin__指向的都是同一个模块,即<builtin>内建模块(这里要注意变量名和对象本身的区别)

  • 如果不是在主模块中,那么__builtins__只是引用了__builtin__.__dict__

        如果需要转载本文,请注明来自香飘叶子的51cto博客

        在写本文的时候,参考了下面的文章,只是这些文章并没有给出像上面我这样的测试,链接如下:

https://docs.python.org/2/library/__builtin__.html?highlight=_builtin__#module-__builtin__

http://www.52ij.com/jishu/665.html

相关文章
|
Python
Django Practice - Use Python's builtin Logging
Django 练习 - 使用 Python Logging 模块记录日志
1252 0
|
7天前
|
Python
Python编程中的异常处理:理解与实践
【9月更文挑战第14天】在编码的世界里,错误是不可避免的。它们就像路上的绊脚石,让我们的程序跌跌撞撞。但是,如果我们能够预见并优雅地处理这些错误,我们的程序就能像芭蕾舞者一样,即使在跌倒的边缘,也能轻盈地起舞。本文将带你深入了解Python中的异常处理机制,让你的代码在面对意外时,依然能保持优雅和从容。
143 73
|
7天前
|
人工智能 数据挖掘 数据处理
揭秘Python编程之美:从基础到进阶的代码实践之旅
【9月更文挑战第14天】本文将带领读者深入探索Python编程语言的魅力所在。通过简明扼要的示例,我们将揭示Python如何简化复杂问题,提升编程效率。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你打开一扇通往高效编码世界的大门。让我们开始这段充满智慧和乐趣的Python编程之旅吧!
|
5天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
【9月更文挑战第15天】本文将引导读者从零开始学习Python编程,通过简单易懂的语言和实例,帮助初学者掌握Python的基本语法和常用库,最终实现一个简单的实战项目。文章结构清晰,分为基础知识、进阶技巧和实战应用三个部分,逐步深入,让读者在学习过程中不断积累经验,提高编程能力。
|
1天前
|
数据可视化 Python
Python编程中的数据可视化技术
【9月更文挑战第19天】在数据驱动的时代,将复杂的数据集转化为直观易懂的视觉表达至关重要。本文将深入探索Python中的数据可视化库,如Matplotlib和Seaborn,并指导读者如何运用这些工具来揭示数据背后的模式和趋势。文章不仅会介绍基础图表的绘制方法,还将讨论高级技巧以提升图表的信息丰富度和吸引力。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索Python的奥秘:从基础到进阶的编程之旅
在这篇文章中,我们将深入探讨Python编程的基础知识和进阶技巧。通过清晰的解释和实用的示例,无论您是编程新手还是有经验的开发者,都能从中获得有价值的见解。我们将覆盖从变量、数据类型到类和对象的各个方面,助您在编程世界里游刃有余。
23 10
|
2天前
|
人工智能 数据挖掘 开发者
Python编程入门:从基础到实战
【9月更文挑战第18天】本文将带你走进Python的世界,从最基本的语法开始,逐步深入到实际的项目应用。无论你是编程新手,还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中找到你需要的内容。我们将通过详细的代码示例和清晰的解释,让你轻松掌握Python编程。
16 5
|
5天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据挖掘
深入浅出:Python编程入门与实践
【9月更文挑战第16天】本文以“深入浅出”的方式,引领读者步入Python编程的世界。从基础语法到实际应用,我们将一步步探索Python的魅力所在。无论你是编程新手,还是希望拓展技能的老手,这篇文章都将为你提供有价值的信息和指导。通过本文的学习,你将能够编写出简单而实用的Python程序,为进一步深入学习打下坚实的基础。让我们一起开始这段编程之旅吧!
|
5天前
|
存储 Python 容器
Python编程基础第二天学习笔记
Python编程的第二天学习是建立在基础概念上的深化和扩展,强调了基本语法、数据类型、控制结构和函数的重要性。通过实践这些概念,可以增强对Python编程语言的理解,并为后续的高级学习打下坚实的基础。继续实践并逐渐探索更复杂的编程任务将有助于巩固和扩展这些基础知识。
27 7