Python中关于列表的赋值运算符答案

【问题标题】：assignment operator about list in PythonPython中关于列表的赋值运算符
【发布时间】：2012-10-05 00:09:48
【问题描述】：

我是Python初学者，对赋值运算符理解不清楚，例如：

list1 = ["Tom", "Sam", "Jim"]
list2 = list1

以上两个语句将'list1'和'list2'绑定到["Tom", "Sam", "Jim"]，问题是，如果像下面这样的运算符：

list1[1] = "Sam's sister"，如果赋值语句也被认为是绑定的，那么list2[1]仍然与“Sam”相关联，结果是修改list1不会影响list2，即使Python存在相反的输出，另一个问题是list1[1]在Python中是否可以被视为变量list1和list2。

谁能给点建议？

【问题讨论】：

是的，list1[1] 可以被视为一个变量，但要确保列表实际上至少有两个元素。否则 Python 会报错索引 1 无法访问。
相关：How to clone or copy a list?

标签： python

【解决方案1】：

在您的示例中，标识符 list1 和 list2 是对同一底层对象的引用（只是同一事物的不同名称）。

id() 可用于查看是否引用了 same 底层对象。

>>> list1 = ["Tom", "Sam", "Jim"]
>>> list2 = list1
>>> id(list1)
44259368
>>> id(list2)
44259368

要创建已定义列表的副本，请使用 [:] 表示法，或 Matthew 提到的 deepcopy。您会注意到，完成此操作后，位置/ID 已更改。

>>> list3 = list1[:]
>>> id(list3)
44280208

关于id命令：

>>> help(id)
Help on built-in function id in module __builtin__:

id(...)
    id(object) -> integer

    Return the identity of an object.  This is guaranteed to be unique among
    simultaneously existing objects.  (Hint: it's the object's memory address.)

【讨论】：

【解决方案2】：

BrenBarn 对所有事情都是绝对正确的，但这里有另一种可能更容易理解的方式来看待它：

您的第一条语句使用这些值创建一个列表，然后让 list1 指向它。第二条语句使 list2 指向与 list1 完全相同的内存空间。（您可以通过在第二条语句之后对它们运行 id 来看到这一点）。

此时 list1 和 list2 本质上都是对同一个可变列表的引用。当您更改该列表时，list1 和 list2 仍然引用相同的实际列表，并且使用其中任何一个来访问它都会得到相同的结果。

我写了一篇关于相关主题 recently 的博文，而 Python Conques the Universe 也谈到了类似的主题 here。

【讨论】：

【解决方案3】：

BrenBam 对正在发生的事情有很好的解释。 deepcopy 绕过它的方法：

>>> from copy import deepcopy
>>> list1 = ["Tom", "Sam", "Jim"]
>>> list2 = deepcopy(list1)
>>> list1[1] = "Sam's sister"
>>> list1
['Tom', "Sam's sister", 'Jim']
>>> list2
['Tom', 'Sam', 'Jim']

不过，良好的编程风格将很少使用deepcopy。

【讨论】：

【解决方案4】：

你是对的，它们不一样。在 Python (name = ...) 中对裸名称赋值是与对其他任何事物赋值不同的操作。特别是它不同于项目分配（name[0] = ...）和属性分配（name.attr = ...）。它们都使用等号，但后两者可以通过钩子（__setitem__和__setattr__）进行操作，可以调用任意代码，并且一般都在程序员的控制之下。对裸名称的分配不受 Python 程序员的控制。你不能影响它的作用；它总是将右侧绑定到左侧的名称。

这可能会令人困惑，因为人们习惯于认为等号是构成“赋值”的原因。但是在 Python 中，为了了解正在发生的操作，您确实必须查看等号的左侧，看看分配给了什么样的东西。

【讨论】：