Python赋值逻辑如何实现

本篇内容介绍了“Python赋值逻辑如何实现”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！先来看一组似乎矛盾的代码：这看上去似乎很好理解。第二步中，a只是把值复制给b，然后b又被更新为5，a和b是两个独立的变量，那么a的值当然不会受到影响。真的是这样吗？再来看一段代码：第二步中，a只是复制把列表复制给b，然后更新b[0]的值，最后输出a，可是a竟然也被改变了。按照代码 1 的逻辑（即变量之间独立），代码 2 的中的a不应该受到影响。为什么出现了这样的差异？先不解释上面那个“看似矛盾”的问题。先来看看另一组简单的 Python 代码在内存中是什么样子的：它在内存中的操作示意图是这样的：然而，从代码的的字面意思上看，“把 3 赋给 b，把 b 加 5 之后再赋给 b。”也就是把代码看成这个样子：所以下面这张在内存中的操作图可能更符合我们的直觉：也即b + 5的值又写回到b中。典型的 C 程序就是这样的。为变量b分配一个int型的内存单元，然后将整数3存放在该内存单元中。b就代表了该块内存空间，不再移动，可以更新b的值，但b在内存中的地址就不再变化了。所以我们说b = b + 5，就等于b ← b + 5，把b的值加5之后还依然放入b中。 变量b和它所在内存空间紧紧绑定在一起，人形合一。而再看看上面 Python 中的内存示意图，b + 5得到了一个新值，然后令b指向了这个新值。换句话说，它做的是事情是这样的：先令b指向3，再令b指向b + 5这个新值。C 程序更新的是内存单元中存放的值，而 Python 更新的是变量的指向。
C 程序中变量保存了一个值，而 Python 中的变量指向一个值。如果说 C 程序是通过操纵内存地址而间接操作数据(每个变量固定对应一个内存地址，所以说操纵变量就是操纵内存地址），数据处于被动地位，那么 Python 则是直接操纵数据，数据处于主动地位，变量只是作为一种引用关系而存在，而不再拥有存储功能。在 Python 中，每一个数据都会占用一个内存空间，如b + 5这个新的数据也占用了一个全新的内存空间。Python 的这种操作让数据成为主体，数据与数据之间直接进行交互。而数据在 Python 中被称为对象 (Object)。这句话并不太严谨。不过在这个简单的例子中是成立的。一个整数3是一个int型对象，一个'hello'是一个字符串对象，一个[1, 2, 3]是一个列表对象。Python 把一切数据都看成「对象」。它为每一个对象分配一个内存空间。 一个对象被创建后，它的 id 就不再发生变化。id 是 identity 的缩写。意为“身份；标识”。
在 Python 中，可以使用id()，来获得一个对象的 id，可以看作是该对象在内存中的地址。一个对象被创建后，它不能被直接销毁。因此，在上个例子中，变量b首先指向了对象3，然后继续执行b + 5，b + 5产生了一个新的对象8，由于对象3不能被销毁，则令b指向新的对象8，而不是用对象8去覆盖对象3。在代码执行完成后，内存中依然有对象3，也有对象8，变量b指向了对象8。如果没有变量指向对象3（即无法引用它了），Python 会使用垃圾回收算法来决定是否回收它（这是自动的，不需要程序编写者操心）。一个旧的对象不能被覆盖，因旧的对象交互而新产生的数据会放在新的对象中。也就是说每个对象是一个独立的个体，每个对象都有自己的“主权”。因此，两个对象的交互可以产生一个新的对象，而不会对原对象产生影响。在大型程序中，各个对象之间的交互错综复杂，这种独立性则使得这些交互足够安全。C 程序为每个变量都分配一个了固定的内存地址，这保证了 C 变量之间的独立性。C 语言是变量（也即内存地址）之间的交互，Python 是对象（数据）之间的交互。这是两种不同的交互方式。那么，Python 这种数据之间直接进行交互的好处体现在哪里？很遗憾，这并不是本文所要讨论的内容，该部分属于面向对象设计的核心内容。本文只是对 Python 的这种交互方式与 C 语言的交互方式做了一些比较，以区分两者在逻辑与物理上的差异所在。相信这种逻辑会帮助你更好地编写 Python 程序，并且帮助你在日后更加深入地理解面向对象的程序设计。本章补充:
Python 的赋值更改的是变量的指向关系，因此，对于 Python，从前向后阅读一个赋值表达式会更加容易理解。先看代码 1：Python 中所有的数据都是对象，数字类型也不例外。3是一个int类型的对象，5也是一个int型的对象。
第一行，a指向对象3。
第二行，令b也指向a所指向的对象3。
第三行，因为对象不可被覆盖（销毁），令b指向新对象5，则只剩下a指向对象3。
第四行，输出a，得到3。在内存中的操作示意图 (Python)：这与第一章中的解释完全不同，第一章中的解释是用 C 语言解释的：这是两种完全不一样的机制。Python 中b首先指向了对象3，然而因为对象之间的独立性，一个对象不能去覆盖另一个对象，则令b指向对象5，而不是将对象3在内存中替换为对象5。再来看代码 2：第一行，令a指向一个列表[1, 2, 3]；
第二行，令b也指向a所指向的列表；
第三行，令b[0] = 1024，1024虽然是一个对象，但它并没有试图覆盖b所指向的对象，而是对该对象的第一个元素进行修改。修改，而不是覆盖，所以它可以原对象进行操作，而不是令b指向修改后的对象。
所在第四行输出的a所指向的列表也发生了变化。在内存中的操作示意图 (Python)：这种对象的值可以修改的对象被称为可变对象 (immutable objec免费云主机域名t)。常见的列表、字典为可变对象。因为它的值可以被修改，因此如果有多个变量指向该列表：那么使用b, c, d, ...的任何一个变量都能访问该对象并修改其中的内容。这种特性常常被我们用于函数的参数传递，如果函数的参数是可变对象，那么函数可以对“实参”中的内容进行修改：调用函数change时，令t也指向了a所指向的列表，然后使用t更改了列表中的第一个元素，更改，而不是覆盖，因此对t所指向的对象的更改也改变了“实参”a所指向的对象。而 C 语言则因为实参到形参是值传递，则无法改变实参的内容（虽然借助指针可以实现，但这里只说一般情况下）。但在函数以外的区域，我们要尽量避免这样使用，这很容易导致出错（当然，有时候会很有用，这取决于你的程序）。比如，在多人协作编程时，如果甲不小心修改了某可变对象，那么乙、丙、丁等用到该对象的人都会受到影响。而对于不可变对象 (immutable object)，即其值无法更改的对象，传入函数时则不会影响“实参”的值：调用函数add时，令n也指向了a所指向的对象5, 再执行n = n + 2，n所指向的对象5与对象2相加得到了一个新的对象7，由于一个对象不能覆盖另一个对象，则n指向新的对象7，而没有改变原对象。因此a的值未发生变化。虽然与 C 程序的结果一致，但与 C 程序的机制完全不同，C 程序之所以没改变a，是因为调用函数时只发生了值传递，即只把a的值复制给了n。不要混淆这两种赋值逻辑，它们有着完全不同的物理实现方式。不同的思维逻辑会导致不同的编写逻辑。尽管这两种逻辑在很多情况下的结果是一致的，但并不能就简单地认为它们是一致的。否则在一些小的细节方面出了错误，就会难以理解。只能死记硬背，把一些东西当作 Python 的特例来记，虽然「唯手熟尔」也可以让你走得很远，但思维正确时，不仅可以走得更远，也会走得更加轻松。比如，当你的思维清晰时，以下问题的答案自然也就水落石出了：为什么列表的方法的返回值大多是None？为什么字符串的方法的返回值大多是一个新的对象？为什么 Python 中没有自增/自减运算符？为什么有的可变对象传入函数之后，却不能被函数修改“实参”的值？
（比如将上面的change函数的主体改成t = t[1:]。调用函数之后，a所指向的对象并没有发生改变。）……这些内容与本文主题不大相关，所以不再列出答案。有趣的补充：1. 数字是一个天然的不可变对象(immutable object)。
对于n = n + 2，有人可能会说，为什么不能把它看成像列表那样的修改，修改后n依然指向的是原对象，这样的话执行add(a)之后，a就会变成7了，可为什么不是这样？
因为每一个数字都是一个单个的对象，而对象不能覆盖对象。所以该句实际上是：a指向的对象加上对象2，产生了一个新的对象，然后令a指向了新对象a + 2。
因此，数字类型并不存在修改这一说，它是一个天然的不可变对象。2. 为什么 Python 中没有自增(++)、自减(–)运算符？
自增或自减运算符，在 C 语言中很常用，简洁实用。但在 Python 中却一定不会有。上节说到，数字是天然的不可变对象，所谓自增就是自身增加，所以它无法自增。它只能从一个对象指向下一个对象。可以这样写a += 1。
3. 既然 Python 更改的只是引用关系，那么如何复制一个列表？“Python赋值逻辑如何实现”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注百云主机网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

相关推荐: Docker上如何部署Nginx

本篇内容主要讲解“Docker上如何部署Nginx”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Docker上如何部署Nginx”吧!之后的文件就放这里面，对 docker 里 Nginx 对应的目录进行映射，就不…