在 python 中有两种类型的数据... mutable 和 immutable。数字、字符串、布尔值、元组和其他简单类型是不可变的。字典、列表、集合、对象、类和其他复杂类型是可变的。
当你说:
a = [1,2,3]
b = a
您在内存中创建了一个可变列表,分配a 指向它,然后分配b 指向它。记忆中也是一样。
因此,当您对其进行变异(修改)时:
b[0] = 3
它是索引[0] 对b 指向同一内存位置的值的修改(突变)。
但是,当你替换它时:
b = [0,0,0]
它正在内存中创建一个新的可变列表并分配b 指向它。
查看id() 函数。它会告诉你任何变量的“地址”。您可以使用id(varname) 查看哪些名称指向相同的内存位置。
奖励: python 中的每个值都是通过引用传递的……这意味着当您将它分配给一个变量时,它只会使该变量指向它在内存中的那个值。拥有不可变类型允许 python 为常见的不可变类型“重用”相同的内存位置。
在解释器启动时考虑一些常见的值:
>>> import sys
>>> sys.getrefcount('abc')
68
>>> sys.getrefcount(100)
110
>>> sys.getrefcount(2)
6471
但是,绝对不存在的值将返回 2。这与在调用 sys.getrefcount 期间使用了几个对该值的引用有关。
>>> sys.getrefcount('nope not me. I am definitely not here already.')
2
注意一个空元组有很多引用:
>>> sys.getrefcount(tuple())
34571
但是一个空列表没有额外的引用:
>>> sys.getrefcount(list())
1
为什么会这样?因为元组是不可变的,所以可以在任意数量的变量之间共享该值。但是,列表是可变的,因此不得在任意变量之间共享它们,否则对其中一个变量的更改会影响其他变量。
顺便说一句,这也是为什么你必须永远不要使用可变类型作为函数的默认参数值。考虑一下这个无辜的小功能:
>>> def foo(value=[]):
... value.append(1)
... print(value)
...
...
当您调用它时,您可能希望得到[1] 打印...
>>> foo()
[1]
但是,当您再次调用它时,您可能会遇到问题。不会期望得到[1,1]... ???
>>> foo()
[1, 1]
不断……
>>> foo()
[1, 1, 1]
>>> foo()
[1, 1, 1, 1]
这是为什么?因为函数的默认参数在函数定义期间被评估一次,而不是在函数运行时。这样,如果您使用可变值作为默认参数值,那么您将被困在该值上,并在多次调用函数时以意想不到的方式发生变异。
正确的做法是这样的:
>>> def foo(value=None):
... if value is None:
... value = []
... value.append(1)
... print(value)
...
...
>>>
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1]