为什么我可以在 Python for 循环中对迭代器和序列使用相同的名称？

Question

这更像是一个概念性问题。我最近在 Python 中看到了一段代码（它在 2.7 中工作，它也可能在 2.5 中运行）其中 for 循环对正在迭代的列表和项目使用相同的名称在列表中，我觉得这既是不好的做法，也是根本不应该起作用的东西。

例如：

x = [1,2,3,4,5]
for x in x:
    print x
print x

产量：

1
2
3
4
5
5

现在，对我来说，打印的最后一个值是循环中分配给 x 的最后一个值是有道理的，但我不明白为什么你可以为你的两个部分使用相同的变量名for 循环并使其按预期运行。它们在不同的范围内吗？允许这样的事情工作的引擎盖下发生了什么？

Answer 1

dis 告诉我们什么：

Python 3.4.1 (default, May 19 2014, 13:10:29)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 5.1 (clang-503.0.40)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from dis import dis
>>> dis("""x = [1,2,3,4,5]
... for x in x:
...     print(x)
... print(x)""")

  1           0 LOAD_CONST               0 (1)
              3 LOAD_CONST               1 (2)
              6 LOAD_CONST               2 (3)
              9 LOAD_CONST               3 (4)
             12 LOAD_CONST               4 (5)
             15 BUILD_LIST               5
             18 STORE_NAME               0 (x)

  2          21 SETUP_LOOP              24 (to 48)
             24 LOAD_NAME                0 (x)
             27 GET_ITER
        >>   28 FOR_ITER                16 (to 47)
             31 STORE_NAME               0 (x)

  3          34 LOAD_NAME                1 (print)
             37 LOAD_NAME                0 (x)
             40 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair)
             43 POP_TOP
             44 JUMP_ABSOLUTE           28
        >>   47 POP_BLOCK

  4     >>   48 LOAD_NAME                1 (print)
             51 LOAD_NAME                0 (x)
             54 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair)
             57 POP_TOP
             58 LOAD_CONST               5 (None)
             61 RETURN_VALUE

关键位是第 2 节和第 3 节 - 我们从 x (24 LOAD_NAME 0 (x)) 中加载值，然后我们获取它的迭代器 (27 GET_ITER) 并开始迭代它 (28 FOR_ITER)。 Python 永远不会再返回加载迭代器。

除此之外：这样做没有任何意义，因为它已经有了迭代器，而Abhijit points out in his answer，Section 7.3 of Python's specification 实际上需要这种行为。

当名称 x 被覆盖以指向以前称为 x 的列表中的每个值时，Python 找到迭代器没有任何问题，因为它不需要再次查看名称 x完成迭代协议。

Answer 2

使用您的示例代码作为核心参考

x = [1,2,3,4,5]
for x in x:
    print x
print x

我希望您参考手册中的7.3. The for statement部分

摘录 1

表达式列表被计算一次；它应该产生一个可迭代的 目的。为 expression_list 的结果创建一个迭代器。

这意味着您的变量x，它是对象list 的符号名称：[1,2,3,4,5] 被评估为可迭代对象。即使变量、符号引用改变了它的忠诚度，因为 expression-list 不再被评估，对已经评估和生成的可迭代对象没有影响。

注意

• Python 中的一切都是对象，具有标识符、属性和方法。
• 变量是符号名称，在任何给定实例中对一个且唯一一个对象的引用。
• 运行时的变量可以改变它的忠诚度，即可以引用其他对象。

摘录 2

然后，该套件针对由 迭代器，按索引升序排列。

这里的套件指的是迭代器而不是表达式列表。因此，对于每次迭代，迭代器都会执行以产生下一项，而不是引用原始表达式列表。

Answer 3

如果您考虑一下，它必须以这种方式工作。 for 循环序列的表达式可以是任何东西：

binaryfile = open("file", "rb")
for byte in binaryfile.read(5):
    ...

我们无法在每次循环时查询序列，否则我们最终会第二次从 next 批次中读取 5 个字节。自然地，Python 必须在循环开始之前以某种方式私下存储表达式的结果。

---

他们在不同的范围内吗？

没有。要确认这一点，您可以保留对原始范围字典 (locals()) 的引用，并注意实际上您在循环中使用了相同的变量：

x = [1,2,3,4,5]
loc = locals()
for x in x:
    print locals() is loc  # True
    print loc["x"]  # 1
    break

---

引擎盖下发生的事情允许这样的事情 工作吗？

Sean Vieira 准确地展示了幕后发生的事情，但是为了用更易读的 python 代码来描述它，你的for 循环本质上等同于这个while 循环：

it = iter(x)
while True:
    try:
        x = it.next()
    except StopIteration:
        break
    print x

这与您在旧版 Java 中看到的传统索引迭代方法不同，例如：

for (int index = 0; index < x.length; index++) {
    x = x[index];
    ...
 }

当项目变量和序列变量相同时，此方法将失败，因为在第一次将 x 重新分配给第一个项目后，序列 x 将不再可用于查找下一个索引。

然而，对于前一种方法，第一行 (it = iter(x)) 请求一个 iterator object，它实际上负责从那时起提供下一个项目。 x原来指向的序列不再需要直接访问。

Answer 4

这是变量 (x) 和它指向的对象（列表）之间的差异。当 for 循环开始时，Python 会获取对 x 指向的对象的内部引用。它使用对象，而不是 x 在任何给定时间发生的引用。

如果您重新分配 x，for 循环不会改变。如果 x 指向一个可变对象（例如，一个列表）并且您更改该对象（例如，删除一个元素），结果可能是不可预测的。

Answer 5

基本上，for 循环获取列表x，然后将其存储为临时变量，重新将x 分配给该临时变量中的每个值。因此，x 现在是列表中的最后一个值。

>>> x = [1, 2, 3]
>>> [x for x in x]
[1, 2, 3]
>>> x
3
>>> 

---

就像这样：

>>> def foo(bar):
...     return bar
... 
>>> x = [1, 2, 3]
>>> for x in foo(x):
...     print x
... 
1
2
3
>>> 

在这个例子中，x 存储在foo() 中作为bar，所以虽然x 被重新分配，它仍然存在（ed）在foo() 中，所以我们可以使用它来触发我们的@ 987654331@循环。

Answer 6

x 不再指代原来的x 列表，因此没有混淆。基本上，python 记得它正在迭代原始 x 列表，但是一旦您开始将迭代值（0、1、2 等）分配给名称 x，它就不再引用原始 x列表。名称被重新分配给迭代值。

In [1]: x = range(5)

In [2]: x
Out[2]: [0, 1, 2, 3, 4]

In [3]: id(x)
Out[3]: 4371091680

In [4]: for x in x:
   ...:     print id(x), x
   ...:     
140470424504688 0
140470424504664 1
140470424504640 2
140470424504616 3
140470424504592 4

In [5]: id(x)
Out[5]: 140470424504592