Python基礎之變量的相關知識總結
變量全都是引用
跟其他編程語言不同,Python的變量不是盒子,不會存儲數據,它們隻是引用,就像標簽一樣,貼在對象上面。
比如:
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a.append(4) >>> b [1, 2, 3, 4] >>> b is a True
a變量和b變量引用的是同一個列表[1, 2, 3]
。b可以叫做a的別名。
比較來看:
>>> a = [1, 2, 3] >>> c = [1, 2, 3] >>> c == a True >>> c is a False
c引用的是另外一個列表,雖然和a引用的列表的值相等,但是它們是不同的對象。
淺復制與深復制
淺復制是指隻復制最外層容器,副本中的元素是源容器中元素的引用。如果所有元素都是不可變的,那麼這樣沒有問題,還能節省內容。但是,如果有可變的元素,那麼結果可能會出乎意料之外。構造方法或[:]
做的都是淺復制。
示例:
>>> x1 = [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)] # x2是x1的淺復制 >>> x2 = list(x1) # 不可變元素沒有影響 >>> x1.append(100) >>> x1 [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9), 100] >>> x2 [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)] # x1[1]是列表,可變元素會影響x2 # 因為它們引用的是同一個對象 >>> x1[1].remove(55) >>> x1 [3, [66, 44], (7, 8, 9), 100] >>> x2 [3, [66, 44], (7, 8, 9)] # x2[1]也會反過來影響x1 >>> x2[1] += [33, 22] >>> x1 [3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9), 100] >>> x2 [3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9)] # 不可變元組也不會有影響 # +=運算符創建瞭一個新元組 >>> x2[2] += (10, 11) >>> x1 [3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9), 100] >>> x2 [3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9, 10, 11)]
深復制是指我們常規理解的復制,副本不共享內部對象的引用,是完全獨立的一個副本。這可以借助copy.deepcopy來實現。
示例:
>>> a = [10, 20] >>> b = [a, 30] >>> a.append(b) >>> a [10, 20, [[...], 30]] >>> from copy import deepcopy >>> c = deepcopy(a) >>> c [10, 20, [[...], 30]]
即使是有循環引用也能正確復制。
註意copy.copy()是淺復制,copy.deepcopy()是深復制。
函數傳參
Python唯一支持的參數傳遞模式是共享傳參,也就是指函數的各個形式參數獲得實參中各個引用的副本。因為Python的變量全都是引用。對於不可變對象來說沒有問題,但是對於可變對象就不一樣瞭。
示例:
>>> def f(a, b): ... a += b ... return a ... # 數字不變 >>> x = 1 >>> y = 2 >>> f(x, y) 3 >>> x, y (1, 2) # 列表變瞭 >>> a = [1, 2] >>> b = [3, 4] >>> f(a, b) [1, 2, 3, 4] >>> a, b ([1, 2, 3, 4], [3, 4]) # 元組不變 >>> t = (10, 20) >>> u = (30, 40) >>> f(t, u) (10, 20, 30, 40) >>> t, u ((10, 20), (30, 40))
由此可以得出一條警示:函數參數盡量不要使用可變參數,如果非用不可,應該考慮在函數內部進行復制。
示例:
class TwilightBus: """A bus model that makes passengers vanish""" def __init__(self, passengers=None): if passengers is None: self.passengers = [] else: self.passengers = passengers def pick(self, name): self.passengers.append(name) def drop(self, name): self.passengers.remove(name)
測試一下:
>>> basketball_team = ['Sue', 'Tina', 'Maya', 'Diana', 'Pat'] >>> bus = TwilightBus(basketball_team) >>> bus.drop('Tina') >>> bus.drop('Pat') >>> basketball_team ['Sue', 'Maya', 'Diana']
TwilightBus下車的學生,竟然從basketball_team中消失瞭。這是因為self.passengers引用的是同一個列表對象。修改方法很簡單,復制個副本:
def __init__(self, passengers=None): if passengers is None: self.passengers = [] else: self.passengers = list(passengers) # 使用構造函數復制副本
del和垃圾回收
del語句刪除的是引用,而不是對象。但是del可能會導致對象沒有引用,進而被當做垃圾回收。
示例:
>>> import weakref >>> s1 = {1, 2, 3} # s2和s1引用同一個對象 >>> s2 = s1 >>> def bye(): ... print("Gone") ... # 監控對象和調用回調 >>> ender = weakref.finalize(s1, bye) >>> ender.alive True # 刪除s1後還存在s2引用 >>> del s1 >>> ender.alive True # s2重新綁定導致{1, 2, 3}引用歸零 >>> s2 = "spam" Gone # 對象被銷毀瞭 >>> ender.alive False
在CPython中,對象的引用數量歸零後,對象會被立即銷毀。如果除瞭循環引用之外沒有其他引用,兩個對象都會被銷毀。
弱引用
某些情況下,可能需要保存對象的引用,但不留存對象本身。比如,有個類想要記錄所有實例。這個需求可以使用弱引用實現。
比如上面示例中的weakref.finalize(s1, bye),finalize就持有{1, 2, 3}
的弱引用,雖然有引用,但是不會影響對象被銷毀。
其他使用弱引用的方式是WeakDictionary、WeakValueDictionary、WeakSet。
示例:
class Cheese: def __init__(self, kind): self.kind = kind def __repr__(self): return 'Cheese(%r)' % self.kind >>> import weakref >>> stock = weakref.WeakValueDictionary() >>> catalog = [Cheese('Red Leicester'), Cheese('Tilsit'), ... Cheese('Brie'), Cheese('Parmesan')] ... >>> for cheese in catalog: # 用作緩存 # key是cheese.kind # value是cheese的弱引用 ... stock[cheese.kind] = cheese ... >>> sorted(stock.keys()) ['Brie', 'Parmesan', 'Red Leicester', 'Tilsit'] # 刪除catalog引用,stock弱引用不影響垃圾回收 # WeakValueDictionary的值引用的對象被銷毀後,對應的鍵也會自動刪除 >>> del catalog >>> sorted(stock.keys()) # 還存在一個cheese臨時變量的引用 ['Parmesan'] # 刪除cheese臨時變量的引用,stock就完全清空瞭 >>> del cheese >>> sorted(stock.keys()) []
註意不是每個Python對象都可以作為弱引用的目標,比如基本的list和dict就不可以,但是它們的子類是可以的:
class MyList(list): pass a_list = MyList(range(10)) weakref_to_a_list = weakref.ref(a_list)
小結
本文首先闡述瞭Python變量全部都是引用的這個事實,這意味著在Python中,簡單的賦值是不創建副本的。如果要創建副本,可以選擇淺復制和深復制,淺復制使用構造方法、[:]
或copy.copy()
,深復制使用copy.deepcopy()
。del刪除的是引用,但是會導致對象沒有引用而被當做垃圾回收。有時候需要保留引用而不保留對象(比如緩存),這叫做弱引用,weakref庫提供瞭相應的實現。
參考資料:
《流暢的Python》
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