PyTips 0x0c - Python 知之深浅

LoftySoul 发布于2019-07-24 18:34 / 937人阅读

摘要：不可变对象包括，，，，等，可变对象包括，，等。在中，赋值的过程仅仅是创建一个某个值的对象将变量名指向引用这个对象。这就像语言中指针的概念，只不过更灵活地是中的变量随时可以指向其它对象不分类型，其它变量也可以指向这一对象。

项目地址：https://git.io/pytips

Python 中的对象分为两种：可变对象（mutable）和不可变对象（immutable）。不可变对象包括int，float，long，str，tuple等，可变对象包括list，set，dict等。在 Python 中，赋值（assignment, =）的过程仅仅是：

创建一个（某个值的）对象；

将变量名指向（引用）这个对象。

这就像 C 语言中指针的概念，只不过更灵活地是 Python 中的变量随时可以指向其它对象（不分类型），其它变量也可以指向这一对象。如果这一对象是可变的，那么对其中一个引用变量的改变会影响其它变量：

lst = [1, 2, 3]
s = lst
s.pop()
print(lst)

d = {"a": 0}
e = d
e["b"] = 1
print(d)

[1, 2]
{"b": 1, "a": 0}

如果你不是刻意想要这样做（实际也很少会要这样操作），那么就可能导致一些意想不到的错误（尤其是在传递参数给函数的时候）。为了解决这一麻烦，最简单的方法就是不直接变量指向现有的对象，而是生成一份新的 copy 赋值给新的变量，有很多种语法可以实现：

lst = [1,2,3]

llst = [lst,
        lst[:],
        lst.copy(),
        [*lst]] # invalid in 2.7
for i, v in enumerate(llst):
    v.append("#{}".format(i))
print(lst)

d = {"a": 0}
dd = [d,
      d.copy(),
      {**d}] # invalid in 2.7
for i, v in enumerate(dd):
    v["dd"] = "#{}".format(i)
print(d)

[1, 2, 3, "#0"]
{"dd": "#0", "a": 0}

deep vs shallow

上面给出的这些 copy 的例子比较简单，都没有嵌套的情况出现，如果这里的可变对象中还包含其它可变对象，结果会怎样呢：

lst = [0, 1, [2, 3]]

llst = [lst,
        lst[:],
        lst.copy(),
        [*lst]]
for i, v in enumerate(llst):
    v[2].append("#{}".format(i))
print(lst)

d = {"a": {"b": [0]}}
dd = [d,
      d.copy(),
      {**d}]
for i, v in enumerate(dd):
    v["a"]["b"].append("#{}".format(i))
print(d)

[0, 1, [2, 3, "#0", "#1", "#2", "#3"]]
{"a": {"b": [0, "#0", "#1", "#2"]}}

这些 copy 的方法称为浅拷贝（shallow copy），它相比直接赋值更进了一步生成了新的对象，但是对于嵌套的对象仍然采用了赋值的方法来创建；如果要再进一步，则需要深拷贝（deep copy），由标准库 copy 提供：

from copy import deepcopy

lst = [0, 1, [2, 3]]
lst2 = deepcopy(lst)
lst2[2].append(4)
print(lst2)
print(lst)

d = {"a": {"b": [0]}}
d2 = deepcopy(d)
d2["a"]["b"].append(1)
print(d2)
print(d)

[0, 1, [2, 3, 4]]
[0, 1, [2, 3]]
{"a": {"b": [0, 1]}}
{"a": {"b": [0]}}

清楚了赋值（引用）、copy 还是 deepcopy 之间的区别才能更好地避免意想不到的错误，同样也可以利用它们的特性去实现一些 little tricks，例如我们在 0x04 闭包与作用域中利用可变对象的特性实现 nonlocal 的功能。关于可变对象的引用、传递等既是 Python 的基本属性，同时又因为隐藏在背后的“暗箱操作”而容易引起误解，想要深入了解可以进一步阅读参考链接的文章，我也会在后面的文章中继续一边学习、一边补充更多这方面的知识。

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参考

python基础（5）：深入理解 python 中的赋值、引用、拷贝、作用域

GPU云服务器云服务器 PyTips 深浅深浅拷贝 python调用python

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