前言
在Python中变量名规则与其他大多数高级语言一样,都是受C语言影响的,另外变量名是大小写敏感的。
Python是动态类型语言,也就是说不需要预先声明变量类型,变量的类型和值在赋值那一刻被初始化,下面详细介绍了Python的变量赋值问题,一起来学习学习吧。
我们先看一下如下代码:
c = {} def foo(): f = dict(zip(list("abcd"), [1, 2 ,3 ,4])) c.update(f) if __name__ == "__main__": a = b = d = c b['e'] = 5 d['f'] = 6 foo() print(a) print(b) print(c) print(d)
输出结果:
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6} {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6} {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6} {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
如果你对以上输出结果不感到奇怪,那么就不必往下看了。实际上本文要讨论的内容非常简单,不要为此浪费您宝贵的时间。
Python 属于动态语言,程序的结构可以在运行的过程中随时改变,而且 python 还是弱类型的语言,所以如果你是从静态、强类型编程语言转过来的,理解起 Python 的赋值,刚开始可能会感觉有些代码有点莫名其妙。
可能你会以为上面代码的输出会是这样的:
{} {'e': 5} {} {'f': 6}
你可能认为 a 没有被改变,因为没有看到哪里对它做了改变;b 和 d 的改变是和明显的;c 呢,因为是在函数内被改变的,你可能认为 c 会是一个局部变量,所以全局的 c 不会被改变。
实际上,这里的 a, b, c, d 同时指向了一块内存空间,这可内存空间保存的是一个字典对象。这有点像 c 语言的指针,a, b, c, d 四个指针指向同一个内存地址,也就是给这块内存其了 4 个笔名。所以,不管你改变谁,其他三个变量都会跟着变化。那为什么 c 在函数内部被改变,而且没有用 global 申明,但全局的 c 去被改变了呢?
我们再来看一个例子:
>>>a = {1:1, 2:2} >>>b = a >>>a[3] = 3 >>>b {1: 1, 2: 2, 3: 3} >>>a = 4 >>>b {1: 1, 2: 2, 3: 3} >>>a 4
当 b = a 时,a 与 b 指向同一个对象,所以在 a 中添加一个元素时,b 也发生变化。而当 a = 4 时, a 就已经不再指向字典对象了,而是指向一个新的 int 对象(python 中整数也是对象),这时只有 b 指向字典,所以 a 改变时 b 没有跟着变化。这是只是说明了什么时候赋值变量会发生质的改变,而以上的问题还没有被解决。
那么,我么再来看一个例子:
class TestObj(object): pass x = TestObj() x.x = 8 d = {"a": 1, "b": 2, "g": x} xx = d.get("g", None) xx.x = 10 print("x.x:%s" % x.x) print("xx.x: %s" % xx.x) print("d['g'].x: %s" % d['g'].x) # Out: # x.x:10 # xx.x: 10 # d['g'].x: 10
由以上的实例可以了解到,如果仅改变对象的属性(或者说成是改变结构),所有指向该对象的变量都会随之改变。但是如果一个变量重新指向了一个对象,那么其他指向该对象的变量不会随之变化。所以,最开始的例子中,c 虽然在函数内部被改变,但是 c 是全局的变量,我们只是在 c 所指向的内存中添加了一个值,而没有将 c 指向另外的变量。
需要注意的是,有人可能会认为上例中的最后一个输出应该是 d['g'].x: 8。 这样理解的原因可能是觉得已经把字典中 ‘g' 所对应的值取出来了,并重新命名为 xx,那么 xx 就与字典无关了。其实际并不是这样的,字典中的 key 所对应的 value 就像是一个指针指向了一片内存区域,访问字典中 key 时就是去该区域取值,如果将值取出来赋值给另外一个变量,例如 xx = d['g'] 或者 xx = d.get("g", None),这样只是让 xx 这个变量也指向了该区域,也就是说字典中的键 ‘g' 和 xx 对象指向了同一片内存空间,当我们只改变 xx 的属性时,字典也会发生变化。
下例更加直观的展示了这一点:
class TestObj(object): pass x = TestObj() x.x = 8 d = {"a": 1, "b": 2, "g": x} print(d['g'].x) xx = d["g"] xx.x = 10 print(d['g'].x) xx = 20 print(d['g'].x) # Out: # 8 # 10 # 10
这个知识点非常简单,但如果没有理解,可能无法看明白别人的代码。这一点有时候会给程序设计带来很大的便利,例如设计一个在整个程序中保存状态的上下文:
class Context(object): pass def foo(context): context.a = 10 context.b = 20 x = 1 def hoo(context): context.c = 30 context.d = 40 x = 1 if __name__ == "__main__": context = Context() x = None foo(context) hoo(context) print(x) print(context.a) print(context.b) print(context.c) print(context.d) # Out: # None # 10 # 20 # 30 # 40
示例中我们可以把需要保存的状态添加到 context 中,这样在整个程序的运行过程中这些状态能够被任何位置被使用。
在来一个终结的例子,执行外部代码:
outer_code.py
from __future__ import print_function def initialize(context): g.a = 333 g.b = 666 context.x = 888 def handle_data(context, data): g.c = g.a + g.b + context.x + context.y a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print("outer space: a is %s" % a) print("outer space: context is %s" % context)
main_exec.py
from __future__ import print_function import sys import imp from pprint import pprint class Context(object): pass class PersistentState(object): pass # Script starts from here if __name__ == "__main__": outer_code_moudle = imp.new_module('outer_code') outer_code_moudle.__file__ = 'outer_code.py' sys.modules["outer_code"] = outer_code_moudle outer_code_scope = code_scope = outer_code_moudle.__dict__ head_code = "import numpy as np\nfrom main_exec import PersistentState\ng=PersistentState()" exec(head_code, code_scope) origin_global_names = set(code_scope.keys()) with open("outer_code.py", "rb") as f: outer_code = f.read() import __future__ code_obj = compile(outer_code, "outer_code.py", "exec", flags=__future__.unicode_literals.compiler_flag) exec(code_obj, code_scope) # 去除掉内建名字空间的属性,仅保留外部代码中添加的属性 outer_code_global_names = set(outer_code_scope.keys()) - origin_global_names outer_func_initialize = code_scope.get("initialize", None) outer_func_handle_data = code_scope.get("handle_data", None) context = Context() context.y = 999 outer_func_initialize(context) outer_func_handle_data(context, None) g = outer_code_scope["g"] assert g.c == 2886 print("g.c: %s" % g.c) print(dir(g)) print(dir(context)) pprint(outer_code_moudle.__dict__)
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
深入理解Python中变量赋值的问题
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