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
在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18