作用域、模块与 import

局部与全局作用域

learning_rate = 1e-3

def show_rate():
    local_name = "demo"
    print(learning_rate, local_name)

show_rate()

函数调用时会创建局部作用域。函数可以读取外部名称（global lookup），但函数内创建的 local_name 只在函数执行期间存在；调用结束后，直接访问它会得到 NameError。优先通过参数传值、通过返回值传出，少用 global 修改外部状态：

learning_rate = 1e-3

def scaled_rate(factor):
    temporary = learning_rate * factor
    return temporary

assert scaled_rate(10) == 0.01

这里 learning_rate 是查找到的全局名称，factor 和 temporary 是局部名称；返回值把结果带回调用者。

模块就是可导入的文件

模块就是一个 Python 文件。把函数放在 metrics.py 后，另一个文件可以写。下面假设两个文件与终端当前目录相同。

# metrics.py
def accuracy(predictions, labels):
    correct = sum(prediction == label for prediction, label in zip(predictions, labels))
    return correct / len(labels)

示例假设 predictions 和 labels 长度一致；长度校验会在后面的异常课程中处理。

# train.py，与 metrics.py 同目录
from metrics import accuracy

predictions = [1, 0, 1]
labels = [1, 1, 1]
print(accuracy(predictions, labels))

在该目录运行 python train.py，预期输出 0.6666666666666666。from metrics import accuracy 只导入函数；也可以写 import metrics 后使用 metrics.accuracy(...)，后者更清楚地显示名称来自哪个模块。

__name__ 入口保护

可执行模块常写：

def main():
    print("run experiment")

if __name__ == "__main__":
    main()

直接运行文件时会调用 main()；被其他文件导入时不会自动运行。这能避免导入工具函数时意外启动实验。

练习

★ 基础：作用域阅读

预测 show_rate() 打印什么，并说明 local_name 为什么不能在函数外直接读取。

★★ 应用：模块边界

按上面的 metrics.py 和 train.py 文件边界运行一次，确认导入函数后能得到准确率。再把 import 改为 import metrics，保持输出不变。

★★★ 综合：入口保护

在 metrics.py 增加 main()，分别测试直接运行和被导入两种行为。D2L 项目通常把数据、模型和训练工具拆在不同模块中；清晰的 import 是阅读大型代码的入口。