Python基础之变量的相关知识总结 Python基础之变量的相关知识总

变量全都是引用跟其他编程语言不同，Python的变量不是盒子，不会存储数据，它们只是引用，就像标签一样，贴在对象上面。
比如：

>>> a = [1, 2, 3]>>> b = a>>> a.append(4)>>> b[1, 2, 3, 4]>>> b is aTrue

a变量和b变量引用的是同一个列表[1, 2, 3]。b可以叫做a的别名。
比较来看：

>>> a = [1, 2, 3]>>> c = [1, 2, 3]>>> c == aTrue>>> c is aFalse

c引用的是另外一个列表，虽然和a引用的列表的值相等，但是它们是不同的对象。
浅复制与深复制浅复制是指只复制最外层容器，副本中的元素是源容器中元素的引用。如果所有元素都是不可变的，那么这样没有问题，还能节省内容。但是，如果有可变的元素，那么结果可能会出乎意料之外。构造方法或[:]做的都是浅复制。
示例：

>>> x1 = [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]# x2是x1的浅复制>>> x2 = list(x1)# 不可变元素没有影响>>> x1.append(100)>>> x1[3, [66, 55, 44], (7, 8, 9), 100]>>> x2[3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]# x1[1]是列表，可变元素会影响x2# 因为它们引用的是同一个对象>>> x1[1].remove(55)>>> x1[3, [66, 44], (7, 8, 9), 100]>>> x2[3, [66, 44], (7, 8, 9)]# x2[1]也会反过来影响x1>>> x2[1] += [33, 22]>>> x1[3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9), 100]>>> x2[3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9)]# 不可变元组也不会有影响# +=运算符创建了一个新元组>>> x2[2] += (10, 11)>>> x1[3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9), 100]>>> x2[3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9, 10, 11)]

深复制是指我们常规理解的复制，副本不共享内部对象的引用，是完全独立的一个副本。这可以借助copy.deepcopy来实现。
示例：

>>> a = [10, 20]>>> b = [a, 30]>>> a.append(b)>>> a[10, 20, [[...], 30]]>>> from copy import deepcopy>>> c = deepcopy(a)>>> c[10, 20, [[...], 30]]

即使是有循环引用也能正确复制。
注意copy.copy()是浅复制，copy.deepcopy()是深复制。
函数传参 Python唯一支持的参数传递模式是共享传参，也就是指函数的各个形式参数获得实参中各个引用的副本。因为Python的变量全都是引用。对于不可变对象来说没有问题，但是对于可变对象就不一样了。
示例：

>>> def f(a, b):...a += b...return a... # 数字不变>>> x = 1>>> y = 2>>> f(x, y)3>>> x, y(1, 2)# 列表变了>>> a = [1, 2]>>> b = [3, 4]>>> f(a, b)[1, 2, 3, 4]>>> a, b([1, 2, 3, 4], [3, 4])# 元组不变>>> t = (10, 20)>>> u = (30, 40)>>> f(t, u)(10, 20, 30, 40)>>> t, u((10, 20), (30, 40))

由此可以得出一条警示：函数参数尽量不要使用可变参数，如果非用不可，应该考虑在函数内部进行复制。
示例：

class TwilightBus:"""A bus model that makes passengers vanish"""def __init__(self, passengers=None):if passengers is None:self.passengers = []else:self.passengers = passengersdef pick(self, name):self.passengers.append(name)def drop(self, name):self.passengers.remove(name)

测试一下：

>>> basketball_team = ['Sue', 'Tina', 'Maya', 'Diana', 'Pat']>>> bus = TwilightBus(basketball_team)>>> bus.drop('Tina')>>> bus.drop('Pat')>>> basketball_team['Sue', 'Maya', 'Diana']

TwilightBus下车的学生，竟然从basketball_team中消失了。这是因为self.passengers引用的是同一个列表对象。修改方法很简单，复制个副本：

def __init__(self, passengers=None):if passengers is None:self.passengers = []else:self.passengers = list(passengers)# 使用构造函数复制副本

del和垃圾回收 del语句删除的是引用，而不是对象。但是del可能会导致对象没有引用，进而被当做垃圾回收。
示例：

>>> import weakref>>> s1 = {1, 2, 3}# s2和s1引用同一个对象>>> s2 = s1>>> def bye():...print("Gone")...# 监控对象和调用回调>>> ender = weakref.finalize(s1, bye)>>> ender.aliveTrue# 删除s1后还存在s2引用>>> del s1>>> ender.aliveTrue# s2重新绑定导致{1, 2, 3}引用归零>>> s2 = "spam"Gone# 对象被销毁了>>> ender.aliveFalse

在CPython中，对象的引用数量归零后，对象会被立即销毁。如果除了循环引用之外没有其他引用，两个对象都会被销毁。
弱引用某些情况下，可能需要保存对象的引用，但不留存对象本身。比如，有个类想要记录所有实例。这个需求可以使用弱引用实现。
比如上面示例中的weakref.finalize(s1, bye)，finalize就持有{1, 2, 3}的弱引用，虽然有引用，但是不会影响对象被销毁。
其他使用弱引用的方式是WeakDictionary、WeakValueDictionary、WeakSet。
示例：

class Cheese:def __init__(self, kind):self.kind = kinddef __repr__(self):return 'Cheese(%r)' % self.kind>>> import weakref>>> stock = weakref.WeakValueDictionary()>>> catalog = [Cheese('Red Leicester'), Cheese('Tilsit'),...Cheese('Brie'), Cheese('Parmesan')]...>>> for cheese in catalog:# 用作缓存# key是cheese.kind# value是cheese的弱引用...stock[cheese.kind] = cheese...>>> sorted(stock.keys())['Brie', 'Parmesan', 'Red Leicester', 'Tilsit']# 删除catalog引用，stock弱引用不影响垃圾回收# WeakValueDictionary的值引用的对象被销毁后，对应的键也会自动删除>>> del catalog>>> sorted(stock.keys())# 还存在一个cheese临时变量的引用['Parmesan']# 删除cheese临时变量的引用，stock就完全清空了>>> del cheese>>> sorted(stock.keys())[]

注意不是每个Python对象都可以作为弱引用的目标，比如基本的list和dict就不可以，但是它们的子类是可以的：

class MyList(list):passa_list = MyList(range(10))weakref_to_a_list = weakref.ref(a_list)

小结本文首先阐述了Python变量全部都是引用的这个事实，这意味着在Python中，简单的赋值是不创建副本的。如果要创建副本，可以选择浅复制和深复制，浅复制使用构造方法、[:]或copy.copy()，深复制使用copy.deepcopy()。del删除的是引用，但是会导致对象没有引用而被当做垃圾回收。有时候需要保留引用而不保留对象（比如缓存），这叫做弱引用，weakref库提供了相应的实现。
参考资料：
《流畅的Python》
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