python中不存在所谓的传值调用,一切传递的都是对象的引用,也可以认为是传址。
一、可变对象和不可变对象
python在heap中分配的对象分成两类:可变对象和不可变对象。所谓可变对象是指,对象的内容可变,而不可变对象是指对象内容不可变。
不可变(immutable):int、字符串(string)、float、(数值型number)、元组(tuple)
可变(mutable):字典型(dictionary)、列表型(list)
不可变类型特点:
看下面的例子(例1)
1
2
|
i = 73 i + = 2 |
从上图可知,不可变对象的特征没有变,变的只是创建了新对象,改变了变量的对象引用。
看一个例子(例2)
1
2
3
4
5
6
7
|
>>>x = 1 >>>y = 1 >>>z = 1 >>> x is y true >>>y is z true |
如上所示,因为整数为不可变,x,y,z在内存中均指向一个值为1的内存地址,也就是说,x,y,z均指向的是同一个地址,值得注意的是,整形来说,目前仅支持(-1,100)。
总结一下,不可变对象的优缺点。
优点是,这样可以减少重复的值对内存空间的占用。
缺点呢,如例1所示,我要修改这个变量绑定的值,如果内存中没用存在该值的内存块,那么必须重新开辟一块内存,把新地址与变量名绑定。而不是修改变量原来指向的内存块的值,这回给执行效率带来一定的降低。
下面看一个可变对象的例子(例3)
1
2
|
m = [ 5 , 9 ] m + = [ 6 ] |
二、函数参数:
python函数参数对于可变对象,函数内对参数的改变会影响到原始对象;对于不可变对象,函数内对参数的改变不会影响到原始参数。原因在于:
1、可变对象,参数改变的是可变对象,其内容可以被修改。
2、不可变对象,改变的是函数内变量的指向对象。
比如存在2个列表 a 和 b
如果a=b的话, a和b的地址是相同的;如果只是想拷贝,那么就得用 a=b[:]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
def mutable(b = []): #函数使用了缺省变量 b.append( 0 ) return b >>>mutable() [ 0 ] >>>mutable() [ 0 , 0 ] >>>mutable() [ 0 , 0 , 0 ] |
这里连续三次以缺省值,运行函数3此,每次的结果都不一样,按我们的想想,三次的结果,应该是一样的,都为[0],但是…
那么原因是什么呢,前面说过,一切皆为对象,函数mutable也为一个对象,使用dir()查看函数的属性:
1
2
3
|
dir (mutable) [ '__annotations__' , '__call__' , '__class__' , '__closure__' , '__code__' , '__defaults__' , '__delattr__' , '__dict__' , '__doc__' , '__eq__' , '__format__' , '__ge__' , '__get__' , '__getattribute__' , '__globals__' , '__gt__' , '__hash__' , '__init__' , '__kwdefaults__' , '__le__' , '__lt__' , '__module__' , '__name__' , '__ne__' , '__new__' , '__reduce__' , '__reduce_ex__' , '__repr__' , '__setattr__' , |
上面我们三次运行了mutable这个函数,如果用mutable.__defaults__来查看函数对象的默认参数变化的话,就会发现问题了。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>>mutable.__defaults__ ([],) >>>mutable() [ 0 ] >>>mutable.__defaults__ ([ 0 ],) >>>mutable() [ 0 , 0 ] >>>mutable.__defaults__ ([ 0 , 0 ],) |
仔细观察,类对象内部属性dict中'x'对应的值,在每创建一个对象时都发生了变化。也就是说,在每次创建类对象时,变量x引用内存的初始值是不同的,这终要归因于列表(list)的可变性导致的。每次创建对象时,因为列表的可变性,函数对象b的dict属性中,x键对应的值,被改变,而不是重新创建,所以出现了上面的结果。
综上:初学者如果不充分理解python的变量和类型和参数传递方式,或者是一切解释对象的原理,会很容易产生上面的错误。
以上这篇python变量赋值方法(可变与不可变)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/u012582664/article/details/64918993