京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python是一款使用方便,易上手的工具,我们平常在工作中经常会用到,而且同时也是一款功能强大的编程语言,被广泛应用于数据分析、web开发、人工智能等行业。但是无论那个行业,哪个领域,想要熟练使用Python,就必须掌握Python的基础知识。
以下文章来源于:微信公众号Python猫
作者: 豌豆花下猫
从接触 Python 时起,我就觉得 Python 的元组解包(unpacking)挺有意思,非常简洁好用。
最显而易见的例子就是多重赋值,即在一条语句中同时给多个变量赋值:
>>> x, y = 1, 2 >>> print(x, y) # 结果:1 2
在此例中,赋值操作符“=”号的右侧的两个数字会被存入到一个元组中,即变成 (1,2),然后再被解包,依次赋值给“=”号左侧的两个变量。
如果我们直接写x = 1,2 ,然后打印出 x,或者在“=”号右侧写成一个元组,就能证实到这一点:
>>> x = 1, 2 >>> print(x) # 结果:(1, 2) >>> x, y = (1, 2) >>> print(x, y) # 结果:1 2
一些博客或公众号文章在介绍到这个特性时,通常会顺着举一个例子,即基于两个变量,直接交换它们的值:
>>> x, y = 1, 2 >>> x, y = y, x >>> print(x, y) # 结果:2 1
一般而言,交换两个变量的操作需要引入第三个变量。道理很简单,如果要交换两个杯子中所装的水,自然会需要第三个容器作为中转。
然而,Python 的写法并不需要借助中间变量,它的形式就跟前面的解包赋值一样。正因为这个形式相似,很多人就误以为Python 的变量交换操作也是基于解包操作。
但是,事实是否如此呢?
我搜索了一番,发现有人试图回答过这个问题,但是他们的回答基本不够全面。(当然,有不少是错误的答案,还有更多人只是知其然,却从未想过要知其所以然)
先把本文的答案放出来吧:Python 的交换变量操作不完全基于解包操作,有时候是,有时候不是!
有没有觉得这个答案很神奇呢?是不是闻所未闻?!
到底怎么回事呢?先来看看标题中最简单的两个变量的情况,我们上dis 大杀器看看编译的字节码:
上图开了两个窗口,可以方便比较“a,b=b,a”与“a,b=1,2”的不同:
很明显,形式相似的两种写法实际上完成的操作并不相同。在交换变量的操作中,并没有装包和解包的步骤!
ROT_TWO 指令是 CPython 解释器实现的对于栈顶两个元素的快捷操作,改变它们指向的引用对象。
还有两个类似的指令是 ROT_THREE 和 ROT_FOUR,分别是快捷交换三和四个变量(摘自:ceval.c 文件,最新的 3.9 分支):
预定义的栈顶操作如下:
查看官方文档中对于这几个指令的解释,其中 ROT_FOUR 是 3.8 版本新加的:
ROT_TWO
Swaps the two top-most stack items.
ROT_THREE
Lifts second and third stack item one position up, moves top down to position three.
ROT_FOUR
Lifts second, third and forth stack items one position up, moves top down to position four.New in version 3.8.
CPython 应该是以为这几种变量的交换操作很常见,因此才提供了专门的优化指令。就像 [-5,256] 这些小整数被预先放到了整数池里一样。
对于更多变量的交换操作,实际上则会用到前面说的解包操作:
截图中的 BUILD_TUPLE 指令会将给定数量的栈顶元素创建成元组,然后被 UNPACK_SEQUENCE 指令解包,再依次赋值。
值得一提的是,此处之所以比前面的“a,b=1,2”多出一个 build 操作,是因为每个变量的 LOAD_FAST 需要先单独入栈,无法直接被组合成 LOAD_CONST 入栈。也就是说,“=”号右侧有变量时,不会出现前文中的 LOAD_CONST 一个元组的情况。
最后还有一个值得一提的细节,那几个指令是跟栈中元素的数量有关,而不是跟赋值语句中实际交换的变量数有关。看一个例子就明白了:
分析至此,你应该明白前文中的结论是怎么回事了吧?
我们稍微总结一下:
以上就是小编今天跟大家分享的python基础语句的一些内容了,希望对大家和使用python有帮助。任何学习都不是一蹴而就的,平时大家要注意多总结,多复盘,并结合实际项目去应用!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22