今天给大家带来的是关于Python的相关知识,文章围绕着Python变量展开,文中有非常详细的介绍及代码示例,需要的朋友可以参考下
变量全都是引用
跟其他编程语言不同，Python的变量不是盒子，不会存储数据，它们只是引用，就像标签一样，贴在对象上面。
比如：
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a.append(4) >>> b [1, 2, 3, 4] >>> b is a True
a变量和b变量引用的是同一个列表[1, 2, 3]。b可以叫做a的别名。
比较来看：
>>> a = [1, 2, 3] >>> c = [1, 2, 3] >>> c == a True >>> c is a False
c引用的是另外一个列表，虽然和a引用的列表的值相等，但是它们是不同的对象。
浅复制与深复制
浅复制是指只复制最外层容器，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变的，那么这样没有问题，还能节省内容。但是，如果有可变的元素，那么结果可能会出乎意料之外。构造方法或[:]做的都是浅复制。
示例：
>>> x1 = [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)] # x2是x1的<mark style="color:transparent">来源gaodaimacom搞#^代%!码网</mark>浅复制 >>> x2 = list(x1) # 不可变元素没有影响 >>> 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，可变元素会影响x2 # 因为它们引用的是同一个对象 >>> x1[1].remove(55) >>> x1 [3, [66, 44], (7, 8, 9), 100] >>> x2 [3, [66, 44], (7, 8, 9)] # x2[1]也会反过来影响x1 >>> x2[1] += [33, 22] >>> x1 [3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9), 100] >>> x2 [3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9)] # 不可变元组也不会有影响 # +=运算符创建了一个新元组 >>> 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)]
深复制是指我们常规理解的复制，副本不共享内部对象的引用，是完全独立的一个副本。这可以借助copy.deepcopy来实现。
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]]
即使是有循环引用也能正确复制。
注意copy.copy()是浅复制，copy.deepcopy()是深复制。
函数传参
Python唯一支持的参数传递模式是共享传参，也就是指函数的各个形式参数获得实参中各个引用的副本。因为Python的变量全都是引用。对于不可变对象来说没有问题，但是对于可变对象就不一样了。
示例：
>>> def f(a, b): ... a += b ... return a ... # 数字不变 >>> x = 1 >>> y = 2 >>> f(x, y) 3 >>> x, y (1, 2) # 列表变了 >>> a = [1, 2] >>> b = [3, 4] >>> f(a, b) [1, 2, 3, 4] >>> a, b ([1, 2, 3, 4], [3, 4]) # 元组不变 >>> t = (10, 20) >>> u = (30, 40) >>> f(t, u) (10, 20, 30, 40) >>> t, u ((10, 20), (30, 40))
由此可以得出一条警示：函数参数尽量不要使用可变参数，如果非用不可，应该考虑在函数内部进行复制。
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)
测试一下：
>>> basketball_team = ['Sue', 'Tina', 'Maya', 'Diana', 'Pat'] >>> bus = TwilightBus(basketball_team) >>> bus.drop('Tina') >>> bus.drop('Pat') >>> basketball_team ['Sue', 'Maya', 'Diana']
TwilightBus下车的学生，竟然从basketball_team中消失了。这是因为self.passengers引用的是同一个列表对象。修改方法很简单，复制个副本：
def __init__(self, passengers=None): if passengers is None: self.passengers = [] else: self.passengers = list(passengers) # 使用构造函数复制副本
del和垃圾回收
del语句删除的是引用，而不是对象。但是del可能会导致对象没有引用，进而被当做垃圾回收。
示例：
>>> import weakref >>> s1 = {1, 2, 3} # s2和s1引用同一个对象 >>> s2 = s1 >>> def bye(): ... print("Gone") ... # 监控对象和调用回调 >>> ender = weakref.finalize(s1, bye) >>> ender.alive True # 删除s1后还存在s2引用 >>> del s1 >>> ender.alive True # s2重新绑定导致{1, 2, 3}引用归零 >>> s2 = "spam" Gone # 对象被销毁了 >>> ender.alive False
在CPython中，对象的引用数量归零后，对象会被立即销毁。如果除了循环引用之外没有其他引用，两个对象都会被销毁。
弱引用
某些情况下，可能需要保存对象的引用，但不留存对象本身。比如，有个类想要记录所有实例。这个需求可以使用弱引用实现。
比如上面示例中的weakref.finalize(s1, bye)，finalize就持有{1, 2, 3}的弱引用，虽然有引用，但是不会影响对象被销毁。
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: # 用作缓存 # key是cheese.kind # value是cheese的弱引用 ... stock[cheese.kind] = cheese ... >>> sorted(stock.keys()) ['Brie', 'Parmesan', 'Red Leicester', 'Tilsit'] # 删除catalog引用，stock弱引用不影响垃圾回收 # WeakValueDictionary的值引用的对象被销毁后，对应的键也会自动删除 >>> del catalog >>> sorted(stock.keys()) # 还存在一个cheese临时变量的引用 ['Parmesan'] # 删除cheese临时变量的引用，stock就完全清空了 >>> del cheese >>> sorted(stock.keys()) []
注意不是每个Python对象都可以作为弱引用的目标，比如基本的list和dict就不可以，但是它们的子类是可以的：
class MyList(list): pass a_list = MyList(range(10)) weakref_to_a_list = weakref.ref(a_list)
小结
本文首先阐述了Python变量全部都是引用的这个事实，这意味着在Python中，简单的赋值是不创建副本的。如果要创建副本，可以选择浅复制和深复制，浅复制使用构造方法、[:]或copy.copy()，深复制使用copy.deepcopy()。del删除的是引用，但是会导致对象没有引用而被当做垃圾回收。有时候需要保留引用而不保留对象（比如缓存），这叫做弱引用，weakref库提供了相应的实现。
参考资料：
《流畅的Python》
到此这篇关于Python基础之变量的相关知识总结的文章就介绍到这了,更多前端的相关知识总结的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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