深入探究Python中变量的拷贝和作用域问题
在 python 中赋值语句总是建立对象的引用值,而不是复制对象。因此,python 变量更像是指针,而不是数据存储区域,
这点和大多数 OO 语言类似吧,比如 C++、java 等 ~
1、先来看个问题吧:
在Python中,令values=[0,1,2];values[1]=values,为何结果是[0,[...],2]?
>>> values = [0, 1, 2]
>>> values[1] = values
>>> values
[0, [...], 2]
我预想应当是
[0, [0, 1, 2], 2]
但结果却为何要赋值无限次?
可以说 Python 没有赋值,只有引用。你这样相当于创建了一个引用自身的结构,所以导致了无限循环。为了理解这个问题,有个基本概念需要搞清楚。
Python 没有「变量」,我们平时所说的变量其实只是「标签」,是引用。
执行
values = [0, 1, 2]
的时候,Python 做的事情是首先创建一个列表对象 [0, 1, 2],然后给它贴上名为 values 的标签。如果随后又执行
values = [3, 4, 5]
的话,Python 做的事情是创建另一个列表对象 [3, 4, 5],然后把刚才那张名为 values 的标签从前面的 [0, 1, 2] 对象上撕下来,重新贴到 [3, 4, 5] 这个对象上。
至始至终,并没有一个叫做 values 的列表对象容器存在,Python 也没有把任何对象的值复制进 values 去。过程如图所示:
执行
的时候,Python 做的事情则是把 values 这个标签所引用的列表对象的第二个元素指向 values 所引用的列表对象本身。执行完毕后,values 标签还是指向原来那个对象,只不过那个对象的结构发生了变化,从之前的列表 [0, 1, 2] 变成了 [0, ?, 2],而这个 ? 则是指向那个对象本身的一个引用。如图所示:
要达到你所需要的效果,即得到 [0, [0, 1, 2], 2] 这个对象,你不能直接将 values[1] 指向 values 引用的对象本身,而是需要吧 [0, 1, 2] 这个对象「复制」一遍,得到一个新对象,再将 values[1] 指向这个复制后的对象。Python 里面复制对象的操作因对象类型而异,复制列表 values 的操作是
values[:] #生成对象的拷贝或者是复制序列,不再是引用和共享变量,但此法只能顶层复制
所以你需要执行
Python 做的事情是,先 dereference 得到 values 所指向的对象 [0, 1, 2],然后执行 [0, 1, 2][:] 复制操作得到一个新的对象,内容也是 [0, 1, 2],然后将 values 所指向的列表对象的第二个元素指向这个复制二来的列表对象,最终 values 指向的对象是 [0, [0, 1, 2], 2]。过程如图所示:
往更深处说,values[:] 复制操作是所谓的「浅复制」(shallow copy),当列表对象有嵌套的时候也会产生出乎意料的错误,比如
问:此时 a 和 b 分别是多少?
正确答案是 a 为 [8, [1, 9], 3],b 为 [0, [1, 9], 3]。发现没?b 的第二个元素也被改变了。想想是为什么?不明白的话看下图
正确的复制嵌套元素的方法是进行「深复制」(deep copy),方法是
2、引用 VS 拷贝:
(1)没有限制条件的分片表达式(L[:])能够复制序列,但此法只能浅层复制。
(2)字典 copy 方法,D.copy() 能够复制字典,但此法只能浅层复制
(3)有些内置函数,例如 list,能够生成拷贝 list(L)
(4)copy 标准库模块能够生成完整拷贝:deepcopy 本质上是递归 copy
(5)对于不可变对象和可变对象来说,浅复制都是复制的引用,只是因为复制不变对象和复制不变对象的引用是等效的(因为对象不可变,当改变时会新建对象重新赋值)。所以看起来浅复制只复制不可变对象(整数,实数,字符串等),对于可变对象,浅复制其实是创建了一个对于该对象的引用,也就是说只是给同一个对象贴上了另一个标签而已。
L = [1, 2, 3]
D = {'a':1, 'b':2}
A = L[:]
B = D.copy()
print "L, D"
print L, D
print "A, B"
print A, B
print "--------------------"
A[1] = 'NI'
B['c'] = 'spam'
print "L, D"
print L, D
print "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、增强赋值以及共享引用:
x = x + y,x 出现两次,必须执行两次,性能不好,合并必须新建对象 x,然后复制两个列表合并
属于复制/拷贝
x += y,x 只出现一次,也只会计算一次,性能好,不生成新对象,只在内存块末尾增加元素。
当 x、y 为list时, += 会自动调用 extend 方法进行合并运算,in-place change。
属于共享引用
L = [1, 2]
M = L
L = L + [3, 4]
print L, M
print "-------------------"
L = [1, 2]
M = L
L += [3, 4]
print L, M
[1, 2, 3, 4] [1, 2]
-------------------
[1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4]
4、python 从2.x 到3.x,语句变函数引发的变量作用域问题
先看段代码:
def test():
a = False
exec ("a = True")
print ("a = ", a)
test()
b = False
exec ("b = True")
print ("b = ", b)
在 python 2.x 和 3.x 下 你会发现他们的结果不一样:
2.x:
a = True
b = True
3.x:
a = False
b = True
这是为什么呢?
因为 3.x 中 exec 由语句变成函数了,而在函数中变量默认都是局部的,也就是说
你所见到的两个 a,是两个不同的变量,分别处于不同的命名空间中,而不会冲突。
具体参考 《learning python》P331-P332
知道原因了,我们可以这么改改:
def test():
a = False
ldict = locals()
exec("a=True",globals(),ldict)
a = ldict['a']
print(a)
test()
b = False
exec("b = True", globals())
print("b = ", b)
这个问题在 stackoverflow 上已经有人问了,而且 python 官方也有人报了 bug。。。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14