在Python中，所有的名字都存在一个空间中，它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空间。它就像一个盒子，每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候，会从该盒子里面找到相应的对象。
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【定义】
名称到对象的映射。命名空间是一个字典的实现，键为变量名，值是变量对应的值。各个命名空间是独立没有关系的，一个命名空间中不能有重名，但是不同的命名空间可以重名而没有任何影响。
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【分类】
python程序执行期间会有2个或3个活动的命名空间（函数调用时有3个，函数调用结束后2个）。按照变量定义的位置，可以划分为以下3类：
Local，局部命名空间，每个函数所拥有的命名空间，记录了函数中定义的所有变量，包括函数的入参、内部定义的局部变量。
Global，全局命名空间，每个模块加载执行时创建的，记录了模块中定义的变量，包括模块中定义的函数、类、其他导入的模块、模块级的变量与常量。
Built-in，python自带的内建命名空间，任何模块均可以访问，放着内置的函数和异常。
【生命周期】
Local（局部命名空间）在函数被调用时才被创建，但函数返回结果或抛出异常时被删除。（每一个递归函数都拥有自己的命名空间）。
Global（全局命名空间）在模块被加载时创建，通常一直保留直到python解释器退出。
Built-in（内建命名空间）在python解释器启动时创建，一直保留直到解释器退出。
各命名空间创建顺序：python解释器启动 -创建内建命名空间 - 加载模块 - 创建全局命名空间 -函数被调用 -创建局部命名空间
各命名空间销毁顺序：函数调用结束 - 销毁函数对应的局部命名空间 - python虚拟机（解释器）退出 -销毁全局命名空间 -销毁内建命名空间
python解释器加载阶段会创建出内建命名空间、模块的全局命名空间，局部命名空间是在运行阶段函数被调用时动态创建出来的，函数调用结束动态的销毁的。
sorted(iterable，cmp，key，reverse）
参数：iterable可以是list或者iterator；
cmp是带两个参数的比较函数；
key
是带一个参数的函数；
reverse为False或者True；
举例说明
（1）用cmp函数排序
list1
=
[('david',
90),
('mary',90),
('sara',80),('lily',95)]
sorted(list1,cmp
=
lambda
x,y:
cmp(x[0],y[0]))
[('david',
90),
('lily',
95),
('mary',
90),
('sara',
80)]
sorted(list1,cmp
=
lambda
x,y:
cmp(x[1],y[1]))
[('sara',
80),
('david',
90),
('mary',
90),
('lily',
95)]
（2）用key函数排序
list1
=
[('david',
90),
('mary',90),
('sara',80),('lily',95)]
sorted(list1,key
=
lambda
list1:
list1[0])
[('david',
90),
('lily',
95),
('mary',
90),
('sara',
80)]
sorted(list1,key
=
lambda
list1:
list1[1])
[('sara',
80),
('david',
90),
('mary',
90),
('lily',
95)]
（3）用reverse排序
sorted(list1,reverse
=
True)
[('sara',
80),
('mary',
90),
('lily',
95),
('david',
90)]
（4）用operator.itemgetter函数排序
from
operator
import
itemgetter
sorted(list1,
key=itemgetter(1))
[('sara',
80),
('david',
90),
('mary',
90),
('lily',
95)]
sorted(list1,
key=itemgetter(0))
[('david',
90),
('lily',
95),
('mary',
90),
('sara',
80)]
介绍operator.itemgetter函数
import
operator
a
=
[1,2,3]
b
=
operator.itemgetter(0)
b(a)
1
operator.itemgetter函数获取的不是值，而是定义了一个函数。
（5）多级排序
sorted(list1,
key=itemgetter(0,1))
[('david',
90),
('lily',
95),
('mary',
90),
('sara',
80)]
空间复杂度是O(n)
如果一个命名声明为全局的，那么对它的所有引用和赋值会直接搜索包含这个模块全局命名的作用域。如果要重新绑定最里层作用域之外的变量，可以使用 nonlocal 语句；如果不声明为 nonlocal，这些变量将是只读的（对这样的变量赋值会在最里面的作用域创建一个新的局部变量，外部具有相同命名的那个变量不会改变）。
通常，局部作用域引用当前函数的命名。在函数之外，局部作用域与全局使用域引用同一命名空间：模块命名空间。类定义也是局部作用域中的另一个命名空间。
重要的是作用域决定于源程序的意义：一个定义于某模块中的函数的全局作用域是该模块的命名空间，而不是该函数的别名被定义或调用的位置，了解这一点非常重要。另一方面，命名的实际搜索过程是动态的，在运行时确定的——然而，Python 语言也在不断发展，以后有可能会成为静态的“编译”时确定，所以不要依赖动态解析！（事实上，局部变量已经是静态确定了。）
Python 的一个特别之处在于：如果没有使用 global 语法，其赋值操作总是在最里层的作用域。赋值不会复制数据，只是将命名绑定到对象。删除也是如此：del x 只是从局部作用域的命名空间中删除命名 x 。事实上，所有引入新命名的操作都作用于局部作用域。特别是 import 语句和函数定义将模块名或函数绑定于局部作用域（可以使用 global 语句将变量引入到全局作用域）。
global 语句用以指明某个特定的变量为全局作用域，并重新绑定它。nonlocal 语句用以指明某个特定的变量为封闭作用域，并重新绑定它。