在 python 中賦值語(yǔ)句總是建立對(duì)象的引用值，而不是復(fù)制對(duì)象。因此，python 變量更像是指針，而不是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域，
這點(diǎn)和大多數(shù) OO 語(yǔ)言類似吧，比如 C++、java 等 ~
1、先來(lái)看個(gè)問(wèn)題吧：
在Python中，令values=[0,1,2];values[1]=values,為何結(jié)果是[0,[...],2]?
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>>> values = [0, 1, 2]>>> values[1] = values>>> values[0, [...], 2] |
我預(yù)想應(yīng)當(dāng)是
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[0, [0, 1, 2], 2] |
但結(jié)果卻為何要賦值無(wú)限次？
可以說(shuō) Python 沒(méi)有賦值，只有引用。你這樣相當(dāng)于創(chuàng)建了一個(gè)引用自身的結(jié)構(gòu)，所以導(dǎo)致了無(wú)限循環(huán)。為了理解這個(gè)問(wèn)題，有個(gè)基本概念需要搞清楚。
Python 沒(méi)有「變量」，我們平時(shí)所說(shuō)的變量其實(shí)只是「標(biāo)簽」，是引用。
執(zhí)行
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values = [0, 1, 2] |
的時(shí)候，Python 做的事情是首先創(chuàng)建一個(gè)列表對(duì)象 [0, 1, 2]，然后給它貼上名為 values 的標(biāo)簽。如果隨后又執(zhí)行
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values = [3, 4, 5] |
的話，Python 做的事情是創(chuàng)建另一個(gè)列表對(duì)象 [3, 4, 5]，然后把剛才那張名為 values 的標(biāo)簽從前面的 [0, 1, 2] 對(duì)象上撕下來(lái)，重新貼到 [3, 4, 5] 這個(gè)對(duì)象上。
至始至終，并沒(méi)有一個(gè)叫做 values 的列表對(duì)象容器存在，Python 也沒(méi)有把任何對(duì)象的值復(fù)制進(jìn) values 去。過(guò)程如圖所示：
執(zhí)行
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values[1] = values |
的時(shí)候，Python 做的事情則是把 values 這個(gè)標(biāo)簽所引用的列表對(duì)象的第二個(gè)元素指向 values 所引用的列表對(duì)象本身。執(zhí)行完畢后，values 標(biāo)簽還是指向原來(lái)那個(gè)對(duì)象，只不過(guò)那個(gè)對(duì)象的結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，從之前的列表 [0, 1, 2] 變成了 [0, ?, 2]，而這個(gè) ? 則是指向那個(gè)對(duì)象本身的一個(gè)引用。如圖所示：
要達(dá)到你所需要的效果，即得到 [0, [0, 1, 2], 2] 這個(gè)對(duì)象，你不能直接將 values[1] 指向 values 引用的對(duì)象本身，而是需要吧 [0, 1, 2] 這個(gè)對(duì)象「復(fù)制」一遍，得到一個(gè)新對(duì)象，再將 values[1] 指向這個(gè)復(fù)制后的對(duì)象。Python 里面復(fù)制對(duì)象的操作因?qū)ο箢愋投?，?fù)制列表 values 的操作是
values[:] #生成對(duì)象的拷貝或者是復(fù)制序列，不再是引用和共享變量，但此法只能頂層復(fù)制
所以你需要執(zhí)行
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values[1] = values[:] |
Python 做的事情是，先 dereference 得到 values 所指向的對(duì)象 [0, 1, 2]，然后執(zhí)行 [0, 1, 2][:] 復(fù)制操作得到一個(gè)新的對(duì)象，內(nèi)容也是 [0, 1, 2]，然后將 values 所指向的列表對(duì)象的第二個(gè)元素指向這個(gè)復(fù)制二來(lái)的列表對(duì)象，最終 values 指向的對(duì)象是 [0, [0, 1, 2], 2]。過(guò)程如圖所示：
往更深處說(shuō)，values[:] 復(fù)制操作是所謂的「淺復(fù)制」(shallow copy)，當(dāng)列表對(duì)象有嵌套的時(shí)候也會(huì)產(chǎn)生出乎意料的錯(cuò)誤，比如
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a = [0, [1, 2], 3]b = a[:]a[0] = 8a[1][1] = 9 |
問(wèn)：此時(shí) a 和 b 分別是多少？
正確答案是 a 為 [8, [1, 9], 3]，b 為 [0, [1, 9], 3]。發(fā)現(xiàn)沒(méi)？b 的第二個(gè)元素也被改變了。想想是為什么？不明白的話看下圖
正確的復(fù)制嵌套元素的方法是進(jìn)行「深復(fù)制」(deep copy)，方法是
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import copy a = [0, [1, 2], 3]b = copy.deepcopy(a)a[0] = 8a[1][1] = 9 |
2、引用 VS 拷貝：
（1）沒(méi)有限制條件的分片表達(dá)式（L[:]）能夠復(fù)制序列，但此法只能淺層復(fù)制。
（2）字典 copy 方法，D.copy() 能夠復(fù)制字典，但此法只能淺層復(fù)制
（3）有些內(nèi)置函數(shù)，例如 list，能夠生成拷貝 list(L)
（4）copy 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)模塊能夠生成完整拷貝：deepcopy 本質(zhì)上是遞歸 copy
（5）對(duì)于不可變對(duì)象和可變對(duì)象來(lái)說(shuō)，淺復(fù)制都是復(fù)制的引用，只是因?yàn)閺?fù)制不變對(duì)象和復(fù)制不變對(duì)象的引用是等效的（因?yàn)閷?duì)象不可變，當(dāng)改變時(shí)會(huì)新建對(duì)象重新賦值）。所以看起來(lái)淺復(fù)制只復(fù)制不可變對(duì)象（整數(shù)，實(shí)數(shù)，字符串等），對(duì)于可變對(duì)象，淺復(fù)制其實(shí)是創(chuàng)建了一個(gè)對(duì)于該對(duì)象的引用，也就是說(shuō)只是給同一個(gè)對(duì)象貼上了另一個(gè)標(biāo)簽而已。
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L = [1, 2, 3]D = {'a':1, 'b':2}A = L[:]B = D.copy()print "L, D"print L, Dprint "A, B"print A, Bprint "--------------------"A[1] = 'NI'B['c'] = 'spam'print "L, D"print L, Dprint "A, B"print A, B L, D[1, 2, 3] {'a': 1, 'b': 2}A, B[1, 2, 3] {'a': 1, 'b': 2}--------------------L, D[1, 2, 3] {'a': 1, 'b': 2}A, B[1, 'NI', 3] {'a': 1, 'c': 'spam', 'b': 2} |
3、增強(qiáng)賦值以及共享引用：
x = x + y，x 出現(xiàn)兩次，必須執(zhí)行兩次，性能不好，合并必須新建對(duì)象 x，然后復(fù)制兩個(gè)列表合并
屬于復(fù)制/拷貝
x += y，x 只出現(xiàn)一次，也只會(huì)計(jì)算一次，性能好，不生成新對(duì)象，只在內(nèi)存塊末尾增加元素。
當(dāng) x、y 為list時(shí)， += 會(huì)自動(dòng)調(diào)用 extend 方法進(jìn)行合并運(yùn)算，in-place change。
屬于共享引用
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L = [1, 2]M = LL = L + [3, 4]print L, Mprint "-------------------"L = [1, 2]M = LL += [3, 4]print L, M [1, 2, 3, 4] [1, 2]-------------------[1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] |
4、python 從2.x 到3.x，語(yǔ)句變函數(shù)引發(fā)的變量作用域問(wèn)題
先看段代碼：
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def test(): a = False exec ("a = True") print ("a = ", a)test() b = Falseexec ("b = True")print ("b = ", b) |
在 python 2.x 和 3.x 下 你會(huì)發(fā)現(xiàn)他們的結(jié)果不一樣：
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2.x：a = Trueb = True 3.x：a = Falseb = True |
這是為什么呢？
因?yàn)?3.x 中 exec 由語(yǔ)句變成函數(shù)了，而在函數(shù)中變量默認(rèn)都是局部的，也就是說(shuō)
你所見(jiàn)到的兩個(gè) a，是兩個(gè)不同的變量，分別處于不同的命名空間中，而不會(huì)沖突。
具體參考 《learning python》P331-P332
知道原因了，我們可以這么改改：
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def test(): a = False ldict = locals() exec("a=True",globals(),ldict) a = ldict['a'] print(a) test() b = Falseexec("b = True", globals())print("b = ", b) |
這個(gè)問(wèn)題在 stackoverflow 上已經(jīng)有人問(wèn)了，而且 python 官方也有人報(bào)了 bug。。。
具體鏈接在下面：
http://stackoverflow.com/questions/7668724/variables-declared-in-execed-code-dont-become-local-in-python-3-documentatio
http://bugs.python.org/issue4831
http://stackoverflow.com/questions/1463306/how-does-exec-work-with-locals
