先安利一个网站,对学习编程很有帮助:
http://www.pythontutor.com/
可以逐行可视化执行代码,具体自行体验啦
这个网站也是我在看别人的博文时候找到的,也先贴上别人的理解吧,我觉得写的都很好:
REF:
俗话说得好,师傅领进门,修行靠个人.学python也没多久,17年的时候走过一遍语法,应该没完.当时看的byte-of-python.
我觉得这书还行,轻量化,如果学过一门编程语言上手应该挺快的.最近又开始看视频学习了,看了几天,然而并没有实际写什么程序出来.
到视频后面感觉跟不上了,顿时明白自己应该叫停了.那些知识需要慢慢消化,不动手是不行的!
在用python的时候总感觉迷迷糊糊的,这次是解决引用赋值的问题.
上面两篇文章说的很清楚了,我就悄悄把他们剪切一下,方便自己理解:
可变对象和不可变对象
在Python中，对象分为两种：可变对象和不可变对象，不可变对象包括int，float，long，str，tuple等，可变对象包括list，set，dict等。需要注意的是：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。另外，不可变的类型可以计算hash值，作为字典的key。可变类型数据对对象操作的时候，不需要再在其他地方申请内存，只需要在此对象后面连续申请(+/-)即可，也就是它的内存地址会保持不变，但区域会变长或者变短。
示例:
#immutable
a = 12
print(id(a))
a=1
print(id(a))
st = "thisisastring"
print(id(st))
st = "string"
print(id(st)) #mutable
li = [12,12,342,4]
print(id(li))
li.append(12)
print(id(li)) #a new list
li = [12,123,213,123,123]
print(id(li))
10943360
10943008
140417189762736
140417373204184
140417198413960
140417198413960
140417198537224
可以看出,当对象不可变时,重新赋值,地址已经改变了,也就是重新绑定"贴"到新的值上去了.
当对象可变时,比如上例中的list,追加(append)一个元素后,地址并没变,只是在原来的基础上增加一个元素.
下面那句
li = [12,123,213,123,123]
其实是重新创建了一个list,然后把li指向它,所以地址显然改变了.
赋值和引用
python中的变量名应该理解为标签,就是常说的引用.在赋值的时候总是把对象的引用值传给变量.
a=12
b=a
print(id(a),id(b))
b=13
print(id(a),id(b))
10943360 10943360
10943360 10943392
当对象不可变的时候,给已有变量赋值就会创建新对象,然后传新引用值给变量.而以往接触的程序语言总是地址不变,而改变其内的值.
起初b=a,b获得了a的引用,所以ab的地址相同,而给b赋新值时,重新创建了对象,然后把b贴上去了,所以之后ab的地址不同.
mylist= [12,13,1234]
anotherlist = mylist
anotherlist.append(999)
print(mylist,id(mylist),id(anotherlist))
del mylist[0]
print(anotherlist,mylist) del anotherlist
print(mylist,id(mylist))
[12, 13, 1234, 999] 140417198414536 140417198414536
[13, 1234, 999] [13, 1234, 999]
[13, 1234, 999] 140417198414536
当对象可变时,直接把一个list赋值给另一个list,传给那个新list的其实也是引用.
所以mylist和anotherlist其实两者指向的是一个对象,
然后给anotherlist追加一个元素,再删除首元素,由于指向一个对象,所以输出一样.
最后删除anotherlist只是删除了这个标签而已,因为那个他们指向的对象还有mylist使用.(恩,这个网站确实有助于理解)
拷贝
那么究竟如何将一个对象像以前学的如c语言那样赋值是创建的独立的对(bian)象(liang)呢?
在python中这中操作叫拷贝,拷贝又分两种,浅复制(copy),深复制(deepcopy).
上面说了,直接赋值得到的是引用,要想拷贝就得使用别的操作,常见的有list的切片,list()方法,copy()方法.
alist = [12,12,12,23,23213]
blist = alist[:]
clist = list(alist)
from copy import copy
dlist = copy(alist)
print(alist==blist==clist)
print(id(alist),id(blist),id(clist))
alist.append(77)
print(alist==blist==clist)
print(id(alist),id(blist),id(clist))
True
140417198414216 140417198609096 140417189752712
False
140417198414216 140417198609096 140417189752712
对象相等但是地址不同,说明确实是创建了新对象,之后给alist追加一个元素,三者不等.
==和is
这里插播一下两者的区别,
x = [1, 2, 3]
y = [1, 2, 3]
print(x == y)
print(x is y)
print(id(x))
print(id(y)) 执行结果：
True
False
2194144817928
2194144817288
==比较的是对象是否相等,is 比较的是引用是否相等,x和y的对象都是1,2,3但是他们其实是不同的对象,只是值相同,然后x和y则是指向相等的不同的对象的不同的引用了.
为什么说是浅拷贝呢?
alist = [12,12,12,[12,23],23213]
blist = alist[:]
blist.append(777)
blist[3][0]=21
alist[3][1]=32
print(alist,blist)
[12, 12, 12, [21, 32], 23213] [12, 12, 12, [21, 32], 23213, 777]
从输出的结果看到,无论是从alist中去更改alist[3]还是blist去更改blist[3],结果alist和blist的3号元素都改变了,这样的拷贝就叫浅拷贝,它只拷贝了最外面那层.
当然看图片更容易懂了:
从图片可以看到其它元素都是重新复制创建了一份,但是3号元素还是只是一个引用,和原来alist中那个引用相同.所以任意一个list去修改3号元素另一方会跟着改变.
append和extend
再插播一下这两者的区别:
alist = [12,12,12,[12,23],23213]
blist = list(alist)
alist.append([12,777])
blist.extend([12,777])
print(alist)
print(blist)
[12, 12, 12, [12, 23], 23213, [12, 777]]
[12, 12, 12, [12, 23], 23213, 12, 777]
看输出就明白不同啦
附:
Help on method_descriptor: append(...)
L.append(object) -> None -- append object to end Help on method_descriptor: extend(...)
L.extend(iterable) -> None -- extend list by appending elements from the iterable
再探深拷贝:
alist = [12,12,[12,23],23213]
blist = alist[:]
from copy import deepcopy
clist = deepcopy(alist)
print(alist==blist==clist)
print(id(alist),id(blist),id(clist))
print(id(alist[2]),id(blist[2]),id(clist[2]))
alist[2][0]=777
print((alist),(blist),(clist))
True
140417189861576 140417189752008 140417189860744
140417198413960 140417198413960 140417198612360
[12, 12, [777, 23], 23213] [12, 12, [777, 23], 23213] [12, 12, [12, 23], 23213]
blist由list()方法浅拷贝得来,clist由alist深拷贝而来,输出的第三行地址可见对于2号元素(一个子list)的地址,alist,blist相同,而clist和他们不同,是重新创建的.
最后打印的结果也说明浅拷贝只是拷贝了外面那层,对于2号元素还是相同的引用.
未完待续......