Python 学习 ---＞ 可变对象、不可变对象、深、浅 拷贝_python可变对象

1、Python 变量、对象

Python 变量

在 Python 中，变量都是指针；指针的内存空间与数据类型无关，其内存空间保存了指向数据的内存地址。

注意：在 C 中，当定义一个变量后，编译器就一定会给该变量分配内存，后续对该变量的读写是通过该内存地址实现的；而在 Python 中，只会给对象分配内存，。

Python 对象

在 Python 中，一切皆对象，主要由以下部分组成：

• identity（ID）：标识对象的 "内存地址"，可使用 id(obj) 获取（唯一标识）
• type（类型）：标识对象的 "类型"，可使用 type(obj) 获取
• value（值）：标识对象的 "值"，可使用 print(obj) 获取

注意：对象的本质是一个内存块。

注意：变量无类型，对象有类型；变量位于栈内存，对象位于堆内存。

在 Python 中，对象可分为不可变对象和可变对象，如下图所示：

不可变对象

包括：bool（布尔）、int（整数）、float（浮点数）、str（字符串）、tuple（元组）、frozenset（不可变集合），具有以下特性：

• 可 hash（不可变长度）
• 不支持新增
• 不支持删除
• 不支持修改
• 支持查询
• 可变对象

可变对象

包括：list（列表）、set（集合）、dict（字典），具有以下特性：

• 不可 hash（可变长度）
• 支持新增
• 支持删除
• 支持修改
• 支持查询

tuple 不可变 之 可变

在 Python中，tuple 是不可变对象，但是这里的不可变指的是tuple这个容器总的元素不可变（确切的说是元素的id），但是元素的值是可以改变的。

总结：tuple 不可变是指 "里面元素的地址不能变"，但是 "地址里面的内容是可以改变的"。

tpl = (1, 2, 3, [4, 5, 6])
print id(tpl)
print id(tpl[3])
tpl[3].extend([7, 8])
print tpl
print id(tpl)
print id(tpl[3])

代码结果如下，对于tpl对象，它的每个元素都是不可变的，但是tpl[3]是一个list对象。也就是说，对于这个tpl对象，id(tpl[3])是不可变的，但是tpl[3]确是可变的。

36764576
38639896
(1, 2, 3, [4, 5, 6, 7, 8])
36764576
38639896

2、什么是赋值引用？

拷贝对象的引用（即指针），使得两个变量指向同一个对象。

>>> a = {1: [1, 2, 3]}
>>> b = a
>>> print(a is b)
True
>>> print(id(a))
4468940880
>>> print(id(b))
4468940880

3、浅拷贝、深拷贝

浅拷贝

仅拷贝父对象，但不拷贝父对象中的子对象。

注意：子对象共享内存，指向同一个对象。

>>> a = {1: [1, 2, 3]}
>>> b = a.copy()
>>> print(a is b)
False
>>> print(id(a))
4468724912
>>> print(id(b))
4468689448

深拷贝（deepcopy）

拷贝父对象，同时递归拷贝所有子对象。

注意：如果子对象为不可变对象，则共享内存；如果子对象为可变对象，则不共享内存。

>>> a = {1: [1, 2, 3]}
>>> import copy
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> print(a is b)
False
>>> print(id(a))
140394609531776
>>> print(id(b))
140394611327680

使用 copy模块：深、浅 拷贝

在对Python对象进行赋值的操作中，一定要注意对象的深浅拷贝，一不小心就可能踩坑了。

当使用下面的操作的时候，会产生浅拷贝的效果：

• 使用切片[:]操作
• 使用工厂函数（如list/dir/set）
• 使用copy模块中的copy()函数

使用copy模块里面的浅拷贝函数copy()：

import copy
 
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.copy(will)
 
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
 
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

使用 copy模块里面的深拷贝函数 deepcopy()：

import copy
 
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.deepcopy(will)
 
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
 
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

4、Python 参数传递是值传递还是引用传递？

在 Python 参数传递中，不存在所谓值传递和引用传递的区分，其本质都是拷贝对象的引用（指针）传递。

def fun(a):
    print(id(a))
    return a

b = 1
print(id(b))
print(fun(b))

在执行 fun(b) 代码时、其等价执行的是 fun(a=b)，其本质是一种赋值引用；所以***在 Python 中，对象只存在引用传递。***

不可变对象_外部永远不随内部变

# 不可变对象
>>> def fun(b):
...    b = -1
...    return b
>>> a = 1
>>> print(fun(a))
-1
>>> print(a)
1

可变对象_外部跟随内部变

# 可变对象
>>> def fun(b):
...    b.append(-1)  # 修改原对象
...    return b

>>> a = [1]
>>> print(fun(a))
[1, -1]
>>> print(a)
[1, -1]

可变对象_外部不随内部变

# 可变对象>>> def fun(b):
...    b = [-1]  # 产生新对象
...    return b
>>> a = [1]
>>>> print(fun(a))
>[-1]
>>>> print(a)
>[1]

5、避免 "可变对象" 作为默认参数

在使用函数的过程中，经常会涉及默认参数。在Python中，当使用可变对象作为默认参数的时候，就可能产生非预期的结果。

下面看一个例子：

def append_item(a = 1, b = []):
    b.append(a)
    print b
    
append_item(a=1)
append_item(a=3)
append_item(a=5)  

结果为：

[1]
[1, 3]
[1, 3, 5]

从结果中可以看到，当后面两次调用append_item函数的时候，函数参数b并没有被初始化为[]，而是保持了前面函数调用的值。

之所以得到这个结果，是因为在Python中，一个函数参数的默认值，仅仅在该函数定义的时候，被初始化一次。

下面看一个例子证明 Python 的这个特性：

class Test(object):  
    def __init__(self):  
        print("Init Test")  
          
def arg_init(a, b = Test()):  
    print(a)  

arg_init(1)  
arg_init(3)  
arg_init(5)

结果为：

Init Test
1
3
5

从这个例子的结果就可以看到，Test类仅仅被实例化了一次，也就是说默认参数跟函数调用次数无关，仅仅在函数定义的时候被初始化一次。

正确使用：可变对象 作为 默认参数

对于可变的默认参数，我们可以使用下面的模式来避免上面的非预期结果：

def append_item(a = 1, b = None):
    if b is None:
        b = []
    b.append(a)
    print b
    
append_item(a=1)
append_item(a=3)
append_item(a=5) 

结果为：

[1]
[3]
[5]

 

6、模块循环依赖

在Python中使用import导入模块的时候，有的时候会产生模块循环依赖，例如下面的例子，module_x模块和module_y模块相互依赖，运行module_y.py的时候就会产生错误。

# module_x.py
import module_y
    
def inc_count():
    module_y.count += 1
    print module_y.count
    
    
# module_y.py
import module_x
 
count = 10
 
def run():
    module_x.inc_count()
    
run()            

其实，在编码的过程中就应当避免循环依赖的情况，或者代码重构的过程中消除循环依赖。

当然，上面的问题也是可以解决的，常用的解决办法就是把引用关系搞清楚，让某个模块在真正需要的时候再导入（一般放到函数里面）。

对于上面的例子，就可以把module_x.py修改为如下形式，在函数内部导入module_y：

# module_x.py
def inc_count():
    import module_y
    module_y.count += 1
    print module_y.count