人工智能算法36节讲解（人工智能之Julia变量的作用域你真的理解吗）

百度百科中将Julia描绘成是一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言。是说Julia在科学计算和人工智能领域有很大优势，如今这两个领域可是热门中的热门。所以学习Julia前景还是不错的。

对于任何语言了解变量的作用域都是很基础而且是十分重要的。Julia的作用域是否和你熟知的其他语言一样呢？

Julia1.0对于变量的作用域做了比较大的修改，本文只关注Julia1.0的变量作用域。

我们要讨论的问题和下面的代码有关：

上面这段代码如果执行下去，a，b 的值会发生什么变化？大家不妨先自己试一试，是否和自己理解的一样。

答案是: 这段代码会在运行func_a()的时候抛出异常：ERROR: UndefVarError: b not defined，换句话说代码是有问题的。

我们首先来分析func_b, 然后再来分析func_a，然后再来总结，最后抛出两个小问题，有兴趣的朋友可以试一试想一想，然后在评论区说出你的答案，我鼓励大家交流。

注：为了方便说明，我们假设下面的代码都是在REPL中执行的，即全局变量都属于模块Main。

我们的理解(当然现在证明是错误的):

对于 b = 100, 我们的理解是等价于 b = Main.b 100。

右边的Main.b应该是全局变量b，也就是1，变量有模块前缀，表明它是某个模块中的全局变量; 左边的b因为在函数中被赋值，那么它应该是一个局部变量。最后func_b()运行应该返回101，而Main.b不会发生改变，仍然是1。

实际的情况:

我们要看清楚，Julia是怎么处理的，需要借助Julia为我们提供的工具，这里我们用@code_lowered 宏，它生成一个CodeInfo对象，有助于我们查看Julia是怎么处理一个表达式的。

%1是可以认为是临时变量，那么上面的CodeInfo表达的意思就是 b = b 100 ，然后返回 %1。这里的b没有任何前缀，说明左边和右边的b都是局部变量。那么显然b 100是不对的，因为b在这里是未定义先使用了。

我们的理解：

a . = 100 等价于 a = Main.a . 100。 “. ”是一个广播操作，意思是对Main.a中的每一个元素加100。那么最后赋值给一个局部变量a并返回，Main.a 不会发现改变。

实际情况：

上述CodeInfo可以表示为：

materialize!(Main.a, broadcasted(Main.: , Main.a, 100))

broadcasted(Main.: , Main.a, 100) 即 Main.a . 100。

而materialize!()则表示上面. 操作后的结果直接覆盖Main.a。注意函数名称是带有"!"后缀的，在Julia中，调用这类函数，通常会改变原参数的。

最后的结果就是在函数func_a()中， a . = 100 等价于 Main.a = Main.a . 100，即全局变量a会被改变成：[101, 102]

在Julia中:

对于不可变对象，行为都类似func_b()

对于可变对象，行为都类似func_a() 。

在《Julia 字符串是可变的还是不可变的？》中我提到过，Julai中的字符串是可以修改的，但是注意，Julia仍然是将字符串作为不可变对象看待的。

问题1： 如果将func_a做如下的改写，会怎么样？

function func_a() a = a . 100 end

问题2： 如果我想让func_b() 可以修改全局的变量b，func_b()应该怎么写？