Python函数作用域名字空间，locals的原理。

最近在回看《Python学习笔记》看到函数这一章节，书中P153页。

书中介绍了函数的每次调用，都会新建栈帧，用于局部变量和执行过程的存储。

等执行结束，栈帧内存被回收，同时释放相关对象。

以字典实现的名字空间，虽然灵活，但存在访问效率低下等问题。这对于使用频率较低的模块名字空间尚可，可对于有性能要求的函数调用，显然就是瓶颈所在。

为此，解释器划出专门的内存空间，用效率最快的数组代替字典。在函数指令执行前，先将包含参数在内的所有局部变量，以及要使用的外部变量复制(指针)到该数组。

基于作用域不同，此内存区域可简单分为两部分:FAST和DEREF

如此，操作指令只需要索引既可理解读取或存储目标对象，这远比哈希查找过程高效很多。从dis可以看出来，load读取操作的都是索引。

空间名字

那locals函数返回的东西是哪里来的，locals函数产生的字典是按需延迟创建，并从FAST区域复制相关信息得来的。

def test():
    x = 100
    locals()['x'] = 999

    print('fast.x =', x)
    print('local.x =', locals()['x'])


test()

　　输出

fast.x = 100
local.x = 100

从输出就可以看出来，locals并不能改变函数局部作用域的命名空间，这个一个单线的操作，每次都会从函数的命名空间的元祖生成一个字典，

可能是为了对应globals吧，也可能为了格式的统一显式。

这个Python的底层还真的有意思。