Python 中的对象分为两种:可变对象(mutable)和不可变对象(immutable)。不可变对象包括int,float,long,str,tuple等,可变对象包括list,set,dict等。在 Python 中,赋值(assignment, =
)的过程仅仅是:
- 创建一个(某个值的)对象;
- 将变量名指向(引用)这个对象。
这就像 C 语言中指针的概念,只不过更灵活地是 Python 中的变量随时可以指向其它对象(不分类型),其它变量也可以指向这一对象。如果这一对象是可变的,那么对其中一个引用变量的改变会影响其它变量:
lst = [1, 2, 3]
s = lst
s.pop()
print(lst)
d = {'a': 0}
e = d
e['b'] = 1
print(d)
[1, 2]
{'b': 1, 'a': 0}
如果你不是刻意想要这样做(实际也很少会要这样操作),那么就可能导致一些意想不到的错误(尤其是在传递参数给函数的时候)。为了解决这一麻烦,最简单的方法就是不直接变量指向现有的对象,而是生成一份新的 copy 赋值给新的变量,有很多种语法可以实现:
lst = [1,2,3]
llst = [lst,
lst[:],
lst.copy(),
[*lst]] # invalid in 2.7
for i, v in enumerate(llst):
v.append("#{}".format(i))
print(lst)
d = {"a": 0}
dd = [d,
d.copy(),
{**d}] # invalid in 2.7
for i, v in enumerate(dd):
v['dd'] = "#{}".format(i)
print(d)
[1, 2, 3, '#0']
{'dd': '#0', 'a': 0}
deep
vs shallow
上面给出的这些 copy 的例子比较简单,都没有嵌套的情况出现,如果这里的可变对象中还包含其它可变对象,结果会怎样呢:
lst = [0, 1, [2, 3]]
llst = [lst,
lst[:],
lst.copy(),
[*lst]]
for i, v in enumerate(llst):
v[2].append("#{}".format(i))
print(lst)
d = {"a": {"b": [0]}}
dd = [d,
d.copy(),
{**d}]
for i, v in enumerate(dd):
v['a']['b'].append("#{}".format(i))
print(d)
[0, 1, [2, 3, '#0', '#1', '#2', '#3']]
{'a': {'b': [0, '#0', '#1', '#2']}}
这些 copy 的方法称为浅拷贝(shallow copy),它相比直接赋值更进了一步生成了新的对象,但是对于嵌套的对象仍然采用了赋值的方法来创建;如果要再进一步,则需要深拷贝(deep copy),由标准库 copy
提供:
from copy import deepcopy
lst = [0, 1, [2, 3]]
lst2 = deepcopy(lst)
lst2[2].append(4)
print(lst2)
print(lst)
d = {"a": {"b": [0]}}
d2 = deepcopy(d)
d2["a"]["b"].append(1)
print(d2)
print(d)
[0, 1, [2, 3, 4]]
[0, 1, [2, 3]]
{'a': {'b': [0, 1]}}
{'a': {'b': [0]}}
清楚了赋值(引用)、copy 还是 deepcopy
之间的区别才能更好地避免意想不到的错误,同样也可以利用它们的特性去实现一些 little tricks,例如我们在 0x04 闭包与作用域 中利用可变对象的特性实现 nonlocal
的功能。关于可变对象的引用、传递等既是 Python 的基本属性,同时又因为隐藏在背后的“暗箱操作”而容易引起误解,想要深入了解可以进一步阅读参考链接的文章,我也会在后面的文章中继续一边学习、一边补充更多这方面的知识。
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