Python还债日记之对象(二)

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2021-01-02 约 2008 字预计阅读 5 分钟

Python中对象的一些基础操作，赋值、拷贝等。

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Python还债日记之对象(一)

1. 对象的操作之对比

python中有两种对变量的比较方式，分别是 == 以及调用 is 关键词，不同点在于：

== 只比较两个变量的值是否相等，相等则返回True
is 则即比较两个变量值，又比较两个变量地址，都相等才返回True

is等同于调用id判断地址是否相等，再和操作==判断值是否相等相与

2. 对象的操作之赋值

个人理解，在python中，赋值就是将对象的地址通过引用的方式传递给变量，同时对象的引用次数加1

赋值的内在操作是地址的传递，这个地址指对象个体的地址，而不是子对象地址

赋值操作具有以下几点特征：

赋值与被赋值的两个对象，在python中可以认为是完全一样的，用一个变量给另一个变量赋值，其实就是给当前内存中的对象增加一个“标签”而已
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>>> a = (11) >>> print(id(a)) 10914816 >>> b = a >>> print(id(b)) 10914816 >>> b is a True
对于可变对象，如List，赋值时不需要重新开辟空间（因为可变对象是可变的，赋值时相当于给对象添加了一个新的标签）
对于不可变对象，如Tuple、Set等，在赋值时需要开辟新的空间（因为需要破坏原有的引用，将变量的引用指向新的对象）但是python中的小对象整数池、短字符串缓冲区需要特殊考虑
对于可变对象，b是a的赋值，那么改变b的值，或者改变b的值，都会更新另外一方的值

3. 对象的操作之拷贝

拷贝操作有两种，在python中，只拷贝浅层对象的操作叫做浅拷贝，递归拷贝所有对象的操作叫做深拷贝

3.1 浅拷贝

python中的浅拷贝操作包括：copy 模块的 copy 函数，对象的 copy 函数，工厂方法，切片等

对于不可变对象，浅拷贝操作是传递引用，相当于赋值

对于可变对象，浅拷贝操作是对浅层对象进行拷贝，子对象不变

这里的浅层对象，对于字典、列表等类型来说，指的就是最外层的对象，也就是列表或者字典本身。可变对象的浅拷贝过程，实际上是在堆区分配了一块新内存，但是这块新内存内部的子对象，依旧是指向原内存中的位置的。

举例说明：

不可变对象的浅拷贝
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>>> a = 555 >>> b = a >>> id(a), id(b) (140441428658224, 140441428658224)
因为是赋值的过程，所以内存地址一致，这时如果改变b，相当于一次新的赋值，a不会一起改变

可变对象的浅拷贝

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>>> listA = [1, 'a', [1, 2]]
>>> listB = listA.copy() 
>>> print(listA, listB)
[1, 'a', [1, 2]] [1, 'a', [1, 2]]
>>> id(listA), id(listB)
(140441428382344, 140441428382408)
>>> id(listA[0]), id(listB[0])
(10914496, 10914496)

因为是拷贝后的变量listB是新开辟的内存，所以listA与listB内存地址不一致

这时如果改变listB，情况分为两种：

添加、删除或改动不可变对象，listA都不会随着改变
改动可变对象，listA会一起改变，比如在listB中第二个位置，向列表[1, 2]中添加一个元素，那么listA也会改变

3.2 深拷贝

Python中的深拷贝操作，只有copy模块的 deepcopy 函数

深拷贝也可以理解成递归拷贝，在Python中，深拷贝对于子对象中的可变对象进行复制，而不可变对象则沿用之前的引用。

深拷贝的最终结果就是，即使改变原来的变量，新变量也不会改变，二者互不影响

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>>> import copy
>>> a = [1, 'a', [1, 2]]
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> print(a, b)
[1, 'a', [1, 2]] [1, 'a', [1, 2]]
>>> b[2].append(0)
>>> print(a, b)
[1, 'a', [1, 2]] [1, 'a', [1, 2, 0]]

4. 传值还是传引用？

在函数传参时，我们都知道基本的参数传递机制有两种，传值以及传引用。我们先梳理一下传值以及传引用的异同，然后再分析python中是传值还是传引用。

首先回顾一下形参与实参的区别，形参是指被调用的函数的形式参数，其作为函数内部的局部变量。实参是指调用函数时，实际传递的参数。函数会在其对应的堆栈中开辟一块空间，来存放传递进来的实参的值。在这个过程中，值传递的特点是，对于形参的任何操作，都不会改变传递进来的实参的值。而引用传递，传递的是实参的引用，也可以理解为地址，即形参和实参指向同一个地址，这时改变形参，实参的值也会发生改变。

对于python中，前面我们分析了，由于其动态语言的特性，python中的变量都是引用，所以调用函数时，传递的都是引用！但是如果我们从改变形参实参是否发生改变的角度来分析，python中存在可变和不可变对象，所以对于不可变对象，形参改变，相当于重新开辟了空间以及再次进行引用的传递，并不会改变实参，相当于传值。对于可变对象，形参改变，指向的原对象也会改变，所以相当于传引用！

总结一下：

从传递参数自身的性质来分析，python属于传引用
从形参与实参的关系来分析，python中不可变对象是传值，可变对象是传引用

5. 总结

不可变对象在赋值时会开辟新空间
可变对象进行赋值前后，改变一个，另外一个也会改变
深浅拷贝对于不可变对象进行拷贝时，不开辟新空间，相当于赋值操作
浅拷贝拷贝的是浅层对象，深拷贝才会递归拷贝所有子对象（只针对可变对象才进行新建操作，直到最后所有对象都是不可变为止）
python默认使用的是浅拷贝，因为其速度快、占用空间小、效率高
python中的传值还是传引用，要辩解地分析，可变与不可变对象，其传递过程的本质不同。

6. 参考

https://mp.weixin.qq.com/s/VVKq40A4H6u4gFC1yoMB_w

Python FAQ1：传值，还是传引用？

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