如何从类定义中的列表理解中访问其他类变量？以下内容在Python 2中有效，但在Python 3中失败：
class Foo: x = 5 y = [x for i in range(1)]
Python 3.2给出了错误：
NameError: global name 'x' is not defined
尝试Foo.x也不起作用。关于如何在Python 3中执行此操作的任何想法？
一个稍微复杂的激励示例：
from collections import namedtuple class StateDatabase: State = namedtuple('State', ['name', 'capital']) db = [State(*args) for args in [ ['Alabama', 'Montgomery'], ['Alaska', 'Juneau'], # ... ]]
在此示例中，apply()这是一个不错的解决方法，但可悲的是它已从Python 3中删除。
类范围和列表，集合或字典的理解以及生成器表达式不混合。
为什么；或者，官方用词
在Python 3中，为列表理解赋予了它们自己的适当范围（本地名称空间），以防止其局部变量渗入周围的范围内（即使在理解范围之后，也请参阅Python列表理解重新绑定名称。对吗？）。在模块或函数中使用这样的列表理解时，这很好，但是在类中，作用域范围有点奇怪。
在pep 227中有记录：
类范围内的名称不可访问。名称在最里面的函数范围内解析。如果类定义出现在嵌套作用域链中，则解析过程将跳过类定义。
在class复合语句文档中：
然后，使用新创建的本地名称空间和原始的全局名称空间，在新的执行框架中执行该类的套件（请参见Naming and binding部分）。（通常，套件仅包含函数定义。）当类的套件完成执行时，其执行框架将被丢弃，但其本地名称空间将被保存。[4]然后，使用基类的继承列表和属性字典的已保存本地名称空间创建类对象。
强调我的；执行框架是临时范围。
由于范围被重新用作类对象的属性，因此允许将其用作非本地范围也将导致未定义的行为。例如，如果一个类方法称为x嵌套作用域变量，然后又进行操作Foo.x，会发生什么情况？更重要的是，这对的子类意味着什么Foo？Python必须以不同的方式对待类范围，因为它与函数范围有很大不同。
Foo.x
Foo？Python
最后但并非最不重要的一点是，执行模型文档中链接的命名和绑定部分明确提到了类作用域：
在类块中定义的名称范围仅限于该类块。它不会扩展到方法的代码块–包括理解和生成器表达式，因为它们是使用函数范围实现的。这意味着以下操作将失败：
class A: a = 42 b = list(a + i for i in range(10))
因此，总结一下：你不能从函数，列出理解或包含在该范围内的生成器表达式中访问类范围；它们的作用就好像该范围不存在。在Python 2中，列表理解是使用快捷方式实现的，但是在Python 3中，它们具有自己的功能范围（应该一直如此），因此你的示例中断了。无论Python版本如何，其他理解类型都有其自己的范围，因此具有set或dict理解的类似示例将在Python 2中中断。
# Same error, in Python 2 or 3 y = {x: x for i in range(1)}
（小的）例外；或者，为什么一部分仍然可以工作 无论Python版本如何，理解或生成器表达式的一部分都在周围的范围内执行。那就是最外层迭代的表达。在你的示例中，它是range(1)：
y = [x for i in range(1)] # ^^^^^^^^
因此，x在该表达式中使用不会引发错误：
# Runs fine y = [i for i in range(x)]
这仅适用于最外面的可迭代对象。如果一个理解具有多个for子句，则内部for子句的可迭代项将在该理解的范围内进行评估：
# NameError y = [i for i in range(1) for j in range(x)]
做出此设计决定是为了在genexp创建时引发错误，而不是在创建生成器表达式的最外层可迭代器引发错误时，或者当最外层可迭代器变得不可迭代时，在迭代时抛出错误。理解共享此行为以保持一致性。
在引擎盖下看；或者，比你想要的方式更详细
你可以使用dis模块查看所有这些操作。在以下示例中，我将使用Python 3.3，因为它添加了合格的名称，这些名称可以整洁地标识我们要检查的代码对象。产生的字节码在其他方面与Python 3.2相同。
为了创建一个类，Python本质上采用了构成类主体的整个套件（因此所有内容都比该class :行缩进了一层），并像执行一个函数一样执行：
>>> import dis >>> def foo(): ... class Foo: ... x = 5 ... y = [x for i in range(1)] ... return Foo ... >>> dis.dis(foo) 2 0 LOAD_BUILD_CLASS 1 LOAD_CONST 1 (<code object Foo at 0x10a436030, file "<stdin>", line 2>) 4 LOAD_CONST 2 ('Foo') 7 MAKE_FUNCTION 0 10 LOAD_CONST 2 ('Foo') 13 CALL_FUNCTION 2 (2 positional, 0 keyword pair) 16 STORE_FAST 0 (Foo) 5 19 LOAD_FAST 0 (Foo) 22 RETURN_VALUE
首先LOAD_CONST在Foo该类中为类主体加载一个代码对象，然后将其放入函数中并进行调用。然后，该调用的结果用于创建类的名称空间__dict__。到目前为止，一切都很好。
LOAD_CONST
__dict__
这里要注意的是，字节码包含一个嵌套的代码对象。在Python中，类定义，函数，理解和生成器均表示为代码对象，这些对象不仅包含字节码，而且还包含表示局部变量，常量，取自全局变量的变量和取自嵌套作用域的变量的结构。编译后的字节码引用这些结构，而python解释器知道如何访问给定的字节码。
这里要记住的重要一点是，Python在编译时创建了这些结构。该class套件是<code object Foo at 0x10a436030, file "<stdin>", line 2>已编译的代码对象（）。
<code object Foo at 0x10a436030
"<stdin>", line 2>
让我们检查创建类主体本身的代码对象。代码对象具有以下co_consts结构：
>>> foo.__code__.co_consts (None, <code object Foo at 0x10a436030, file "<stdin>", line 2>, 'Foo') >>> dis.dis(foo.__code__.co_consts[1]) 2 0 LOAD_FAST 0 (__locals__) 3 STORE_LOCALS 4 LOAD_NAME 0 (__name__) 7 STORE_NAME 1 (__module__) 10 LOAD_CONST 0 ('foo.<locals>.Foo') 13 STORE_NAME 2 (__qualname__) 3 16 LOAD_CONST 1 (5) 19 STORE_NAME 3 (x) 4 22 LOAD_CONST 2 (<code object <listcomp> at 0x10a385420, file "<stdin>", line 4>) 25 LOAD_CONST 3 ('foo.<locals>.Foo.<listcomp>') 28 MAKE_FUNCTION 0 31 LOAD_NAME 4 (range) 34 LOAD_CONST 4 (1) 37 CALL_FUNCTION 1 (1 positional, 0 keyword pair) 40 GET_ITER 41 CALL_FUNCTION 1 (1 positional, 0 keyword pair) 44 STORE_NAME 5 (y) 47 LOAD_CONST 5 (None) 50 RETURN_VALUE
上面的字节码创建了类主体。该函数将被执行，结果locals()命名空间将包含x并y用于创建类（但由于x未定义为全局变量而无法使用）。请注意，存储5在中后x，它将加载另一个代码对象；那就是列表理解；它像类主体一样被包装在一个函数对象中；创建的函数带有一个位置参数，该参数range(1)可迭代用于其循环代码，并转换为迭代器。如字节码所示，range(1)在类范围内进行评估。
locals()
range(1)
从中可以看到，用于函数或生成器的代码对象与用于理解的代码对象之间的唯一区别是，后者在执行父代码对象时立即执行；字节码只是简单地动态创建一个函数，然后只需几个小步骤就可以执行它。
Python 2.x在那里改用内联字节码，这是Python 2.7的输出：
2 0 LOAD_NAME 0 (__name__) 3 STORE_NAME 1 (__module__) 3 6 LOAD_CONST 0 (5) 9 STORE_NAME 2 (x) 4 12 BUILD_LIST 0 15 LOAD_NAME 3 (range) 18 LOAD_CONST 1 (1) 21 CALL_FUNCTION 1 24 GET_ITER >> 25 FOR_ITER 12 (to 40) 28 STORE_NAME 4 (i) 31 LOAD_NAME 2 (x) 34 LIST_APPEND 2 37 JUMP_ABSOLUTE 25 >> 40 STORE_NAME 5 (y) 43 LOAD_LOCALS 44 RETURN_VALUE
没有代码对象被加载，而是FOR_ITER循环内联运行。因此，在Python 3.x中，为列表生成器提供了自己的适当代码对象，这意味着它具有自己的作用域。
然而，理解与当模块或脚本首先被解释加载的Python源代码的其余部分一起编译，编译器并没有考虑一类套件的有效范围。在列表理解任何引用变量必须在查找范围周围的类定义，递归。如果编译器未找到该变量，则将其标记为全局变量。列表理解代码对象的反汇编显示x确实确实是作为全局加载的：
>>> foo.__code__.co_consts[1].co_consts ('foo.<locals>.Foo', 5, <code object <listcomp> at 0x10a385420, file "<stdin>", line 4>, 'foo.<locals>.Foo.<listcomp>', 1, None) >>> dis.dis(foo.__code__.co_consts[1].co_consts[2]) 4 0 BUILD_LIST 0 3 LOAD_FAST 0 (.0) >> 6 FOR_ITER 12 (to 21) 9 STORE_FAST 1 (i) 12 LOAD_GLOBAL 0 (x) 15 LIST_APPEND 2 18 JUMP_ABSOLUTE 6 >> 21 RETURN_VALUE
这字节代码块加载传入的第一个参数（range(1)迭代器），就像Python 2.x版本FOR_ITER用来循环遍历并创建其输出一样。
FOR_ITER
如果我们x在foo函数中定义，x它将是一个单元格变量（单元格是指嵌套作用域）：
x
foo
>>> def foo(): ... x = 2 ... class Foo: ... x = 5 ... y = [x for i in range(1)] ... return Foo ... >>> dis.dis(foo.__code__.co_consts[2].co_consts[2]) 5 0 BUILD_LIST 0 3 LOAD_FAST 0 (.0) >> 6 FOR_ITER 12 (to 21) 9 STORE_FAST 1 (i) 12 LOAD_DEREF 0 (x) 15 LIST_APPEND 2 18 JUMP_ABSOLUTE 6 >> 21 RETURN_VALUE
在LOAD_DEREF将间接加载x从代码对象小区对象：
LOAD_DEREF
>>> foo.__code__.co_cellvars # foo function `x` ('x',) >>> foo.__code__.co_consts[2].co_cellvars # Foo class, no cell variables () >>> foo.__code__.co_consts[2].co_consts[2].co_freevars # Refers to `x` in foo ('x',) >>> foo().y [2]
实际引用从当前帧数据结构中查找值，当前帧数据结构是从功能对象的.__closure__属性初始化的。由于为理解代码对象创建的函数被再次丢弃，因此我们无法检查该函数的关闭情况。要查看实际的闭包，我们必须检查一个嵌套函数：
__closure__
>>> def spam(x): ... def eggs(): ... return x ... return eggs ... >>> spam(1).__code__.co_freevars ('x',) >>> spam(1)() 1 >>> spam(1).__closure__ >>> spam(1).__closure__[0].cell_contents 1 >>> spam(5).__closure__[0].cell_contents 5
因此，总结一下：
解决方法；或者，该怎么办
如果要x像在函数中那样为变量创建显式作用域，则可以将类作用域变量用于列表理解：
>>> class Foo: ... x = 5 ... def y(x): ... return [x for i in range(1)] ... y = y(x) ... >>> Foo.y [5]
y可以直接调用“临时” 功能。我们用它的返回值替换它。它的范围是解决时考虑x：
y
>>> foo.__code__.co_consts[1].co_consts[2] <code object y at 0x10a5df5d0, file "<stdin>", line 4> >>> foo.__code__.co_consts[1].co_consts[2].co_cellvars ('x',)
当然，人们在阅读你的代码时会对此有些挠头。你可能要在其中添加一个大的注释，以解释你为什么这样做。
最好的解决方法是仅使用__init__创建一个实例变量：
def __init__(self): self.y = [self.x for i in range(1)]
并避免一切费力的工作，并避免提出自己的问题。对于你自己的具体示例，我什至不将其存储namedtuple在类中；而是将其存储在类中。直接使用输出（根本不存储生成的类），或使用全局变量：
from collections import namedtuple State = namedtuple('State', ['name', 'capital']) class StateDatabase: db = [State(*args) for args in [ ('Alabama', 'Montgomery'), ('Alaska', 'Juneau'), # ... ]]
