eval()函式在Python中出鏡率較高，TF中也頻頻出現。初學時候經常看的一頭霧水。根據自己自學經驗的查詢的資料總結一下：
先說Python中它能幹啥，怎麼用。
函式原型：
eval(expression, globals=None, locals=None)
引數：globals和locals是表示式中變數所在的名稱空間，一般預設是全域性，但是也可以自己指定，globals必須是字典型別的資料格式（隨後由例子），locals可以是其他對映型別的，兩個引數如果同時存在，並且空間的變數有重複衝突，那麼locals會覆蓋相應的globals。有興趣的可以自行百度。引數expression必須是一個字串，內容可以是一段簡單的程式碼，也可以是函式呼叫，比如：

a=10;
print(eval("a+1"))

輸出結果為:11
下面我們修改一下程式碼，指定global。

g={"a":50}
a=10;
print("不帶globals引數時候a+1的值：",eval("a+1"))
print("帶globals引數時候a+1的值：",eval("a+1",globals=g))

輸出結果為:
不帶globals引數時候a+1的值： 11
帶globals引數時候a+1的值： 51
再看一個例子，同時指定globals和locals

a=10
b=20
c=30
g={'a':6,'b':8}
t={'b':100,'c':10}
print
 
(eval('a+b+c',g,t))

輸出結果：
116

利用eval()函式我們還可以實現函式的動態呼叫：
比如我們要一次測試好幾個函式，這些函式在引數格式上有相同的地方，那麼我們可以使用eval來減輕程式碼的書寫量，更加靈活的測試這些函式：比如以下程式碼,我們依次測試tf的資料轉換類函式對於不同型別資料的轉換結果。

d=0.1314926
f=0.13
i32=12
i64=65
vd=tf.Variable(d)
vf=tf.Variable(f)
vi32=tf.Variable(i32)
vi64=tf.Variable(i64)
sess.run(tf.global_variables_initializer(
 
))
def to_xxx(fun_name,x):
    return sess.run(eval(fun_name)(x))
funcs=["tf.to_double","tf.to_float","tf.to_int32","tf.to_int64"]
parms=[d,f,i32,i64,vd,vf,vi32,vi64]
for func in funcs:
    for parm in parms:
       print("當前變數值:",parm)
       print("當前函式：",func)
       print("運算結果：",to_xxx(func,parm))
       print("-----------------------------")

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