为什么 iter() 的副本指向同一个位置？ [复制]答案

【问题标题】：Why the copy of iter() pointing to the same location? [duplicate]为什么 iter() 的副本指向同一个位置？ [复制]
【发布时间】：2021-10-29 04:31:15
【问题描述】：

x=5
y=x
x=7
# Changing the value of x does not effect the value of y

作为一个简单的例子，x&y 有不同的内存位置，所以改变一个不会影响另一个

但是在下面的代码中next(y) 是给4 为什么？根据我的逻辑，它一定是1 我出错的地方

a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
x=iter(a)
y=x

print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))

print(next(y))

【问题讨论】：

你错了。 y = x 会将引用分配给 y，它指向内存中的 same 对象
赋值从不复制 Python 中的数据。
这能回答你的问题吗？ Are python variables pointers? or else what are they?
"作为一个简单的例子，x&y 都有不同的内存位置" 不，他们没有。 x 和 y 都引用同一个对象。但是，x=7 * 不会改变 x 所指的任何对象，它只是将名称 x 重新分配给一个新对象
x 只是一个生成器对象，y 是 x，所以当 x 的 evr next 被调用时，next(x) 的值在 x 和 y 中都会更新

【解决方案1】：

在第一个例子中

x=5
y=x
x=7

在第二行之后，x 和y 指向同一个对象，即5。当您更改x 时，y 保持为 5，因为您没有更改对象 5 本身，而只是更改了x 指向的位置。然而，在第二个例子中，

a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
x=iter(a)
y=x

print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))

print(next(y))

x 和 y 仍然指向同一个位置。但是当您调用next 方法时，您是在更改该位置的对象，而不是在其他位置创建新对象。

【讨论】：

【解决方案2】：

执行y=x 会创建命名引用y，它基本上指向与变量x 所指向的内存位置相同的内存位置，您可以使用内置的id（提供内存位置表示）来验证它：

>>> a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> x=iter(a)
>>> y=x
>>> id(x)
1714277910984
>>> id(y)
1714277910984

如果你想要一个迭代器x的副本，你可以使用copy模块中的deepcopy函数：

>>> from copy import deepcopy
>>> y = deepcopy(x)
>>> id(x)
1714277910984
>>> id(y)
1714135198792

现在x 和y 是两个不同的迭代器：

>>> next(x)
1
>>> next(y)
1
>>> next(x)
2
>>> next(y)
2

【讨论】：