python中的引用传递,可变对象,不可变对象,list注意点
python中的引用传递
首先必须理解的是,python中一切的传递都是引用(地址),无论是赋值还是函数调用,不存在值传递。
可变对象和不可变对象
python变量保存的是对象的引用,这个引用指向堆内存里的对象,在堆中分配的对象分为两类,一类是可变对象,一类是不可变对象。不可变对象的内容不可改变,保证了数据的不可修改(安全,防止出错),同时可以使得在多线程读取的时候不需要加锁。
不可变对象(变量指向的内存的中的值不能够被改变)
当更改该对象时,由于所指向的内存中的值不可改变,所以会把原来的值复制到新的空间,然后变量指向这个新的地址。
python中数值类型(int和float),布尔型bool,字符串str,元组tuple都是不可变对象。
a = 1
print id(a) # 40133000L,整数1放在了地址为40133000L的内存中,a变量指向这个地址。
a += 1
print id(a) # 40132976L,整数int不可改变,开辟新空间存放加1后的int,a指向这个新空间。
可变对象(变量指向的内存的中的值能够被改变)
当更改该对象时,所指向的内存中的值直接改变,没有发生复制行为。
python中列表list,字典dict,集合set都是可变对象。包括自定义的类对象也是可变对象。
a = [1,2,3]
print id(a) # 44186120L。
a += [4,5] # 相当于调用了a.extend([4,5])
print id(a) # 44186120L,列表list可改变,直接改变指向的内存中的值,没开辟新空间。
a = a + [7,8] # 直接+和+=并不等价,使用+来操作list时,得到的是新的list,不指向原空间。
print id(a) # 44210632L
def f(default_arg=[]):
default_arg.append('huihui')
f() # ['huihui']
f() # ['huihui', 'huihui'] # 函数默认的可变参数并不会每次重新初始化,而是使用上次的作为默认值。
f([]) # ['huihui'] # 自行传入参数即可。
def f(default_arg=None): # 一个常见的做法是判断是否为空,为空则新建list,否则append
if default_arg is None:
default_arg = []
default_arg.append("some_string")
return default_arg
可变对象和不可变对象
() is () # 返回True,因为tuple是不可变对象(不可改变,怎么定义都一样)
'' is '' # 返回True,因为str是不可变对象
None is None # 返回True,None也是不可变的
[] is [] # 返回False,因为是可变对象(可能改变,定义出来的两个必然要不一样)
{} is {} # 返回False,因为是可变对象
[] == [] # 返回True,注意==和is的不同,==只比较内容,is比较地址(id)
class Student:
pass
Student() is Student() # 返回False,自定义类型也是可变对象,两次定义的对象地址是不同的
id(Student()) == id(Student()) # 返回True,这里比较神奇,是因为创建一个Student对象,id()后返回地址但是进行了对象销毁,第二次又重新创建,两次占用了同一个地址
不可变对象的编译时驻留(类似java的常量池)
int的驻留:-5到256之间的整数都会进行驻留,再次定义的变量地址不变,为什么是-5到256呢,这是解释器决定的,依赖于具体实现。
str的驻留:只包含字母,数字,下划线的字符串会驻留;长度为0或1的会驻留;
a = -5
b = -5
a is b # True,-5到256之间的整数,驻留(直觉上这部分数据会频繁调用,驻留可以节省资源)
a = 256
b = 256
a is b # True,-5到256之间的整数,驻留
a = -6
b = -6
a is b # False,非-5到256之间的整数,不驻留
a = 257
b = 257
a is b # False,非-5到256之间的整数,不驻留
a = 'hello_world'
b = 'hello'+'_'+'world'
a is b # True,只包含字母,数字,下划线的字符串会驻留
a = 'hello_world!'
b = 'hello_world!'
a is b # False,包含了特殊字符!, 不驻留
'hello_world' is '_'.join(['hello', 'world']) # False,因为驻留是编译阶段发生的,join在解释阶段才产生结果,未进行驻留
a, b = 'hello_world!', 'hello_world!'
a is b # True 编译器的优化,在同一行赋值字符串时,只创建一个对象,指给两个引用。(ps:不适用3.7.x版本,3.7.x中会返回False)
关于驻留的陷阱
跟驻留没有直接关系(雾?),是在命令行运行和py文件直接运行有一些差异。先看之前的小例子。
a = 257
b = 257
a is b # False,非-5到256之间的整数,不驻留。
事实上,在命令行运行得到的才是False(我做的小实验一般都在交互式命令行上运行)
如果把这三行放到py文件里,再直接运行,得到的是True,因为py文件是一次性编译的,而交互式命令行按一行为单位(严格说是命令结束时的全部,因为会有for while这种)编译
或者在交互式中把这三行定义为函数,再调用函数,返回也是True
def func():
a = 257
b = 257
return a is b
func() # 返回True
这是由python的代码块机制导致的,在同一代码块中相同值的赋值会指向同一个对象。函数体,类对象体,py文件,模块都可以看作一个代码块。
在交互式命令行上,一行看作一个代码块(严格说是命令结束时的全部,因为会有for while这种),所以,这里所谓“代码块的优化”,就是前面提到的,同行赋值的优化,只在一行(代码块)上优化。
到具体直接运行py文件,又有了更大范围的代码块的优化,所以连着两行相同赋值的对象,会指向同一个对象。
引用传递后的改变
a = [1,2,3]
b = a
b[0] = 2 # 由于list是可变对象,改变b时候会导致a的改变,a和b都是[2,2,3]
s = 'abc'
s2 = s
s2 += 'd' # 由于str是不可变对象,s2是新建的对象,s2的修改不会影响s。s为'abc',s2为'abcd'。
list注意点
a = [1,2,3]
b = a
a is b # True,因为按引用传递,a和b存的地址(引用)是一样的,改变b相当于改变a。
b = a[:]
a is b # False,想使用list的值却不想修改原list时可以使用切片[:]拷贝一份到新空间。
a = [1,2,3]
id(a) # 140376329323528
a = [1,2,3]
id(a) # 140376359286920,两次定义相同的list,但是其地址并不相同,会创造新对象
a = [1,2,3]
id(a) # 140376329323528
a[:] = [1,2,3]
id(a) # 140376329323528,因为a[:]切片创建的是新空间,对新空间赋值不影响旧空间a,所以a的地址跟原来一致。
a =[ [0]*2 ]* 2 # 以这种方式创建一个二维list,此时a为[[0,0],[0,0]]。
a[0] is a[1] # True,这种创建方法的机制是复制list,所以2个list其实是同一个list。
a[0][0] = 1 # 改变第一个list时第二个list也改变,此时a为[[1,0],[1,0]]。
a[0] += [1] # 改变第一个list时第二个list也改变,此时a为[[1,0,1],[1,0,1]]。+=相当于extend,对list进行原地修改。
a[0] = a[0] + [1] # 改变第一个list时,第二个list不改变,此时a为[[1,0,1,1],[1,0,1]]。因为不是原地改变,而是创建了新list,然后给原来的引用赋了新值。
a[0] = [1,2] # a[0]指向创建的新list[1,2]。此时a[1]不变,a为[[1,2],[1,0,1]]。同样是给a[0]赋值了新的list[1,2],不会影响到a[1]。
a = [[0]*2 for _ in range(2)] # 相对正确的创建方式,这样创建的二维list,改变a[0]并不会影响a[1]
a[0] is a[1] # False
a = [ []*1000 ] # 同理,这么定义返回的是[],并不能得到含有1000个空list的list(直觉误区)
a = [ [] for _ in range(1000) ] # 正确的定义方式
x = float('nan')
x == x, [x] == [x] # False, True 因为list之间比较的时候先比较元素的地址,如果相等则认为相等,当id不相等时才比较值