Python的高级特性1:容易忽略的不可变类型
python中有一些容易忽略的不可变类型(str,integer,tuple,None)
#错误演示
In [45]: def demo(lst=[]):
....: lst.append("hello")
....: return lst
....: In [46]: demo()
Out[46]: ['hello'] In [47]: demo()
Out[47]: ['hello', 'hello']
廖雪峰的python教程有提到这一块,但并没有太细致。在这里,由于lst是一个可变参数,而demo在初始化时lst参数指向一个[]的内存空间,之后每一次调用,[]这个内存空间都append一个“hello”,而由于lst依然指向这个内存空间,所以就会看到demo函数调用的奇怪现象,解决问题的办法就是引入不可变类型。
#正确演示 In [54]: def demo(lst=None):
....: lst=[]
....: lst.append("hello")
....: return lst
....: In [55]: demo()
Out[55]: ['hello'] In [56]: demo()
Out[56]: ['hello']
在正确演示中,将lst初始化为None,这样lst就是一个不可变参数,但是不能直接对lst直接使用append,因为只有list才有append方法,因此需要将lst进行真正的初始化:lst=[]
可变类型和不可变类型是一个很容易忽略的知识点,在这里深入进行研究,下面例举常见的不可变类型和可变类型。
- 不可变(mutable)类型:int, long, float, string, tuple, frozenset
- 可变类型(immutable)类型:list, dict
Python中所有变量都是值的引用,也就说变量通过绑定的方式指向其值。 而这里说的不可变指的是值的不可变。 对于不可变类型的变量,如果要更改变量,则会创建一个新值,把变量绑定到新值上,而旧值如果没有被引用就等待垃圾回收。下面用int和list分别作为代表进行讲解。
#不可变类型 In [31]: id(1),id(2)
Out[31]: (4477999936, 4477999968) In [32]: a = 1 In [33]: id(a)
Out[33]: 4477999936 In [34]: #当a赋一个新值时,变量a会绑定到新值上 In [35]: a = 3 In [36]: id(a)
Out[36]: 4478000000 #可变类型 In [38]: lst = [0] In [39]: id(lst)
Out[39]: 4493976328 In [40]: lst = [0,1] In [41]: id(lst)
Out[41]: 4499600328
ps:表面上看可变类型,python似乎实现了不同类型的管理方式,其实不是的。其实lst代表地址,它引用的lst[0],lst[1]的内存地址其实是变了的,因为lst[i]就是int(此处),而int就是不可变类型。
另外,我还想延伸一下关于__new__的用法。为什么要放在这里说,待会看了这个例子就会明白。
class Word(str):
def __new__(cls, word):
word = word.replace(" ","")
return str.__new__(cls,word) def __init__(self,word):
self.word = word def __eq__(self, other):
return len(self)==len(other) def main():
a=Word("foorrrdd ")
b=Word("sswwss ")
print a==b
if __name__ == '__main__':
main()
在这段代码里,可以看到Word类继承自str,str是一个不可变类型,因此需要使用到__new__这个魔术方法,在这里对word这个形参进行了预处理,然后预处理后的形参word会传递给__init__。由于此例此种情形中,a,b指向的是不同的内存空间,即使不用__new__也不会因为实参的传入导致上面例子出现不断追加的情况,但显然这会是一种更为安全的写法。
(ps:我不是很确定None是不是一个不可变类型,这篇文章只是个人的理解,如果有误,恳请指正。)
Python的高级特性1:容易忽略的不可变类型的更多相关文章
- Python的高级特性8:你真的了解类,对象,实例,方法吗
Python的高级特性1-7系列是本人从Python2过渡3时写下的一些个人见解(不敢说一定对),接下来的系列主要会以类级为主. 类,对象,实例,方法是几个面向对象的几个基本概念,其实我觉得很多人并不 ...
- Python的高级特性7:闭包和装饰器
本节跟第三节关系密切,最好放在一起来看:python的高级特性3:神奇的__call__与返回函数 一.闭包:闭包不好解释,只能先看下面这个例子: In [23]: def outer(part1): ...
- python的高级特性:切片,迭代,列表生成式,生成器,迭代器
python的高级特性:切片,迭代,列表生成式,生成器,迭代器 #演示切片 k="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" #取前5个元素 k[0:5] k[:5] ...
- python函数高级特性
掌握了Python的数据类型.语句.函数,基本可以编写出很多有用的程序了.但是Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好.基于这一思想,我们来介绍python中 ...
- Python的高级特性(切片,迭代,生成器,迭代器)
掌握了python的数据类型,语句和函数,基本上就可以编出很多有用的程序了. 但是在python中,并不是代码越多越好,代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这个思想,就引申出python的一些高 ...
- Learning Python 011 高级特性 2
Python 高级特性 2 列表生成式 列表生成式就是指类似这样的代码:[x for x in range(1, 11)] >>> L = [x for x in range(1, ...
- Learning Python 011 高级特性 1
Python 高级特性 1 切片 将L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']列表中前上个3个元素: L = ['Michael', 'Sarah ...
- python的高级特性3:神奇的__call__与返回函数
__call__是一个很神奇的特性,只要某个类型中有__call__方法,,我们可以把这个类型的对象当作函数来使用. 也许说的比较抽象,举个例子就会明白. In [107]: f = abs In [ ...
- Python之高级特性
一.切片 L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']取出前三个元素 , 笨方法就是通过下标一个一个获取 [L[0], L[1], L[2]]Pyt ...
随机推荐
- Android Studio Gradle Build Running 特别慢的问题探讨
本文的本本win7 64bit 6G android studio2.1 在运行程序的时候Gradle Build Running 特别慢,一个helloworld都快2min了 1.开启gradle ...
- BFS、DFS与选课问题(拓扑排序)
1选课问题 Leetcode上有这样一道题:有代号0,1,2……n-1的n门课程.其中选择某些课程需要另一些课程作为前提条件.用一组pair来表示这些条件:[1,0],[1,2],表示如果要选修课程1 ...
- (翻译) TFS源代码控制的未来 (TFSVC vs. Git)
说明:由于博客园的限制,之前转发的MVP卢建晖的文章不能放入首页,但我会继续转发,感兴趣的同学请到我的博客首页查看. 博主: 翻译自微软Visual Studio ALM产品组老大Brian Harr ...
- 谈一次php无限极分类的案例
作者:白狼 出处:http://www.manks.top/php_tree_deep.html 本文版权归作者,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追 ...
- Harrypotter
#include<iostream> using namespace std; int main() { ]={}; int a,b,c,d; cout<<"请输入总 ...
- Java并发之ThreadPoolExecutor 线程执行服务
package com.thread.test.thread; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concur ...
- Python将MySQL表数据写入excel
背景:将mysql表查询结果写入excel. 1.使用sqlyog工具将查询结果导出到Excel.xml中,用excel打开发现:因为text字段中有回车换行操作,显示结果行是乱的. 2.用mysql ...
- 好用的排名函数~ROW_NUMBER(),RANK(),DENSE_RANK() 三兄弟
排名函数三兄弟,一看名字就知道,都是为了排名而生!但是各自有各自的特色!以下一个例子说明问题!(以下栗子没有使用Partition By 的关键字,整个结果集进行排序) RANK 每个值一个排名,同样 ...
- java.lang.UnsatisfiedLinkError: Unable to load library 'xxx': Native library (win32-x86-64/ID_Fpr.dll)
使用 JNA 调用 dll 库,因为 dll 库是32 位的,而 jvm 是 64位的,所以发生的错误: java.lang.UnsatisfiedLinkError: Unable to load ...
- 【转】单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道 | 高可用架构
此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据 ...