【Python】Python中的引用和赋值
本文转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/145911
在 python 中赋值语句总是建立对象的引用值,而不是复制对象。因此,python 变量更像是指针,而不是数据存储区域,
这点和大多数 OO 语言类似吧,比如 C++、java 等 ~
1、先来看个问题吧:
在Python中,令values=[0,1,2];values[1]=values,为何结果是[0,[...],2]?
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>>> values = [ 0 , 1 , 2 ] >>> values[ 1 ] = values >>> values [ 0 , [...], 2 ] |
[0, [0, 1, 2], 2]
但结果却为何要赋值无限次?
可以说 Python 没有赋值,只有引用。你这样相当于创建了一个引用自身的结构,所以导致了无限循环。为了理解这个问题,有个基本概念需要搞清楚。
Python 没有「变量」,我们平时所说的变量其实只是「标签」,是引用。
执行
values = [0, 1, 2]
的时候,Python 做的事情是首先创建一个列表对象 [0, 1, 2],然后给它贴上名为 values 的标签。如果随后又执行
values = [3, 4, 5]
的话,Python 做的事情是创建另一个列表对象 [3, 4, 5],然后把刚才那张名为 values 的标签从前面的 [0, 1, 2] 对象上撕下来,重新贴到 [3, 4, 5] 这个对象上。
至始至终,并没有一个叫做 values 的列表对象容器存在,Python 也没有把任何对象的值复制进 values 去。过程如图所示:
执行
values[1] = values
的 时候,Python 做的事情则是把 values 这个标签所引用的列表对象的第二个元素指向 values 所引用的列表对象本身。执行完毕后,values 标签还是指向原来那个对象,只不过那个对象的结构发生了变化,从之前的列表 [0, 1, 2] 变成了 [0, ?, 2],而这个 ? 则是指向那个对象本身的一个引用。如图所示:
要
达到你所需要的效果,即得到 [0, [0, 1, 2], 2] 这个对象,你不能直接将 values[1] 指向 values
引用的对象本身,而是需要吧 [0, 1, 2] 这个对象「复制」一遍,得到一个新对象,再将 values[1]
指向这个复制后的对象。Python 里面复制对象的操作因对象类型而异,复制列表 values 的操作是
values[:] #生成对象的拷贝或者是复制序列,不再是引用和共享变量,但此法只能顶层复制
所以你需要执行
values[1] = values[:]
Python 做的事情是,先 dereference 得到 values 所指向的对象 [0, 1, 2],然后执行 [0, 1, 2][:] 复制操作得到一个新的对象,内容也是 [0, 1, 2],然后将 values 所指向的列表对象的第二个元素指向这个复制二来的列表对象,最终 values 指向的对象是 [0, [0, 1, 2], 2]。过程如图所示:
往更深处说,values[:] 复制操作是所谓的「浅复制」(shallow copy),当列表对象有嵌套的时候也会产生出乎意料的错误,比如
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a = [ 0 , [ 1 , 2 ], 3 ] b = a[:] a[ 0 ] = 8 a[ 1 ][ 1 ] = 9 |
问:此时 a 和 b 分别是多少?
正确答案是 a 为 [8, [1, 9], 3],b 为 [0, [1, 9], 3]。发现没?b 的第二个元素也被改变了。想想是为什么?不明白的话看下图
正确的复制嵌套元素的方法是进行「深复制」(deep copy),方法是
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import copy a = [ 0 , [ 1 , 2 ], 3 ] b = copy.deepcopy(a) a[ 0 ] = 8 a[ 1 ][ 1 ] = 9 |
2、引用 VS 拷贝:
(1)没有限制条件的分片表达式(L[:])能够复制序列,但此法只能浅层复制。
(2)字典 copy 方法,D.copy() 能够复制字典,但此法只能浅层复制
(3)有些内置函数,例如 list,能够生成拷贝 list(L)
(4)copy 标准库模块能够生成完整拷贝:deepcopy 本质上是递归 copy
(5)对于不可变对象和可变对象来说,浅复制都是复制的引用,只是因为复制不变对象和复制不变对象的引用是等效的(因为对象不可变,当改变时会新建对象重新赋值)。所以看起来浅复制只复制不可变对象(整数,实数,字符串等),对于可变对象,浅复制其实是创建了一个对于该对象的引用,也就是说只是给同一个对象贴上了另一个标签而已。
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L = [ 1 , 2 , 3 ] D = { 'a' : 1 , 'b' : 2 } A = L[:] B = D.copy() print "L, D" print L, D print "A, B" print A, B print "--------------------" A[ 1 ] = 'NI' B[ 'c' ] = 'spam' print "L, D" print L, D print "A, B" print A, B L, D [ 1 , 2 , 3 ] { 'a' : 1 , 'b' : 2 } A, B [ 1 , 2 , 3 ] { 'a' : 1 , 'b' : 2 } - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - L, D [ 1 , 2 , 3 ] { 'a' : 1 , 'b' : 2 } A, B [ 1 , 'NI' , 3 ] { 'a' : 1 , 'c' : 'spam' , 'b' : 2 } |
3、增强赋值以及共享引用:
x = x + y,x 出现两次,必须执行两次,性能不好,合并必须新建对象 x,然后复制两个列表合并
属于复制/拷贝
x += y,x 只出现一次,也只会计算一次,性能好,不生成新对象,只在内存块末尾增加元素。
当 x、y 为list时, += 会自动调用 extend 方法进行合并运算,in-place change。
属于共享引用
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L = [ 1 , 2 ] M = L L = L + [ 3 , 4 ] print L, M print "-------------------" L = [ 1 , 2 ] M = L L + = [ 3 , 4 ] print L, M [ 1 , 2 , 3 , 4 ] [ 1 , 2 ] - - - - - - - - - - - - - - - - - - - [ 1 , 2 , 3 , 4 ] [ 1 , 2 , 3 , 4 ] |
4、python 从 2k 到 3k,语句变函数引发的变量作用域问题
先看段代码:
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def test(): a = False exec ( "a = True" ) print ( "a = " , a) test() b = False exec ( "b = True" ) print ( "b = " , b) |
在 python 2k 和 3k 下 你会发现他们的结果不一样:
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2K : a = True b = True 3K : a = False b = True |
这是为什么呢?
因为 3k 中 exec 由语句变成函数了,而在函数中变量默认都是局部的,也就是说
你所见到的两个 a,是两个不同的变量,分别处于不同的命名空间中,而不会冲突。
具体参考 《learning python》P331-P332
知道原因了,我们可以这么改改:
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def test(): a = False ldict = locals () exec ( "a=True" , globals (),ldict) a = ldict[ 'a' ] print (a) test() b = False exec ( "b = True" , globals ()) print ( "b = " , b) |
这个问题在
stackoverflow 上已经有人问了,而且 python 官方也有人报了 bug。。。
具体链接在下面:
http://bugs.python.org/issue4831
http://stackoverflow.com/questions/1463306/how-does-exec-work-with-locals
这是一个典型的 python 2k 移植到 3k 不兼容的案例,类似的还有很多,也算是移植的坑吧~
具体的 2k 与 3k 有哪些差异可以看这里:
使用 2to3 将代码移植到 Python 3
http://woodpecker.org.cn/diveintopython3/porting-code-to-python-3-with-2to3.html
REF:
《learning python》:P130、P134、P202、P204 、P245
http://www.zhihu.com/question/21000872/answer/16856382
理解 Python 的 LEGB
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