深圳做网站网络公司有哪些,做的网站 只显示代码,网站首页加载特效,深圳做微信商城网站建设一、python中的变量及引用1.1 python中的不可变类型#xff1a;数字(num)、字符串(str)、元组(tuple)、布尔值(boolTrue,False) 接下来我们讲完后你就懂了为什么它们是不可变对象了。 都知道python中一切都是对象#xff0c;而变量就是这些对象的引用#xff0c;什么… 一、python中的变量及引用 1.1 python中的不可变类型 数字(num)、字符串(str)、元组(tuple)、布尔值(boolTrue,False) 接下来我们讲完后你就懂了为什么它们是不可变对象了。 都知道python中一切都是对象而变量就是这些对象的引用什么意思呢 综合表述 变量是一个系统表的元素拥有指向对象的连接的空间 对象是被分配的一块内存存储其所代表的值 引用是自动形成的从变量到对象的指针 特别注意: 类型属于对象不是变量 c 17 #1 数字17就是一个对象实实在在存在计算机内存中d c #2 c 和 d 都是对象17的一个引用c指向17d也是id(c) #3 1462698960id(d) #4 1462698960 在#1 处我们定义了各一个变量cc指向了17把17赋值给c对象17的一个引用c 然后在#2处又定义了一个变量d 把c赋值给了d接着#3、#4查看了c、d的 id 相同 发现是同一个对象17对象17的引用1 引用对象17的引用现在有两个了 变量在内部变量事实上是到对象内存空间的一个指针1.2 python中内存回收机制 1.2.1 python本身是一门动态语言 与c/c /java不同不需要事先定义变量开辟内存空间然后给变量赋值存储到变量的内存空间中。使用结束当然也不需要你去手动调用析构函数释放内存了。 python会预先申请一部分内存空间在运行时定义了变量-对象根据对象确认它的type将对象放到申请的内存中python每过一段时间就来检查一次当有对象的引用为0时就回收这块内存返还回先申请的内存空间而不是计算机。这样避免了内存碎片过多问题。 1.2.2 怎么减少对象的引用 将变量引用指向其他对象 c 17d cid(c) #1 1462698960id(d) #2 1462698960c yue #3id(c) #4 612496081896d #5 17 可以看到#1、#2处c、d都还是对象17的引用当#3处把变量c 指向新对象字符串yue 时#4处发现变量c指向的对象id变了的确不是17了所以对象17的引用 -1 如下图注意这儿改变了c的引用可是#5处d却没有跟着c变还是对象17 同理当你再把d指向其他对象时对象17的引用就减为零当Python来检查时就会回收这块内存了 2.删除变量引用 del dd Traceback (most recent call last):File stdin, line 1, in modul NameError: name d is not defined 不啰嗦这样对象17就彻底被删除了上图时对象17只剩下一个变量引用d。 同理对于函数定义函数时函数名就是一个引用当其他地方调用函数时引用1调用结束 -1 。在函数的命名空间中可以查到这些详情看我这篇文章 python的内存回收就到这儿总结回收机制为判断对象 引用是否为0如果为零就回收内存到自己申请的内存空间不是计算机硬盘。 1.3 再谈不可变类型 通过上面的式子和图理解我们也知道了当定义变量为数字、字符串、tuple、布尔值时这些变量所对应的对象在内存空间的值是不可改变了你重新赋值也只是把变量引用指向了另一个对象id变了本身那个对象是不可变的。 a (1, one)id(a) 612494666568 #1a[0] 2 Traceback (most recent call last):File stdin, line 1, in module TypeError: tuple object does not support item assignmenta[0] 1a (2, two)id(a) 612494666824 #2#---------------------------------------------a findxgo #3id(a) 612496082848a.replace(x,--X--) #4 find--X--goid(a) #5 612496082848a a.replace(x, -X-) #6id(a) 612496086704 在#3出定义了字符串a#4处替换x得到一新字符串但是原字符串还是#5id没变当#6把替换的字符串赋值给变量aa的引用指向了替换后新字符串 二、python中的深浅Copy 2.1 共享引用 如图指两个或多个变量指向同一个内存空间 如果删掉c后, 不会影响d 拷贝概念的引入就是针对:可变对象的共享引用潜在的副作用而提出的。 2.2 可变对象 2.2.1 指python中存储在内存可以被修改的对象列表、字典等 上面说的数字、字符串、元组等不可变类型在你复制时也就是增加了一个引用无法去改变内存的值。对对象的其中一个引用变量操作不会影响其他引用。 但是对于列表、字典 list_1 [5, 2, 1]L2 list_1 #1 将list_1赋值给L2list_1,L2 ([5, 2, 1], [5, 2, 1])list_1[2] 01314 #2 修改list_1 索引2处的值list_1,L2 ([5, 2, 01314], [5, 2, 01314]) 可以看到#1 上面定义一个列表赋值给L2后L2、list_1对应完全一样的值列表事实上他两的确对应着一块内存你可以自己去查id是那块内存列表的两个引用 当你去在list_1或者L2进行操作时改变了对应内存的值所以#2下面两个值都变了。python中同一块内存对象的不同引用改变对象所以引用都会被影响。 同理字典通过自己哈希表将key计算后得到的内存地址就是存放value的地方当你用如上同样的方式改变哪儿的值所有引用都会被影响。 2.3 浅copy 上述的情况如果想避免有两种方式原理都一样copy一份放到另一个内存变成同样value的两个对象当你修改其中一个时另一个不会影响。 1、切片复制完全切片 list_1 [5, 2, 1]L2 list_1[:] #1 此处完全切片复制list_1,L2 ([5, 2, 1], [5, 2, 1])id(list_1) #2 查看id 612496051784id(L2) #3 612496051720 如上#1处完全切片也可以L2 list_1[0: -1]是一样的#2,#3处可以看见id不同就不是同一个对象只是里面的value相同而已 同理copy模块的copy方法这是浅拷贝。 2.4 深copy 深浅拷贝即可用于序列也可用于字典 import copy dict_1 {copy: 浅拷贝, deepcopy: [deep, 第二层, 深拷贝]} D2 copy.copy(dict_1) #浅拷贝只拷贝顶级的对象也说父级对象 D3 copy.deepcopy(dict_1) #深拷贝拷贝所有对象顶级对象及其嵌套对象。或者说父级对象及其子对象 print(源:{0: ^18}\n浅拷贝:{1}\n深拷贝:{2}.format(id(dict_1),id(D2),id(D3))) 源: 37811303432 浅拷贝:37813197256 深拷贝:37813160264 2.改变源顶级对象深浅拷贝不会变 dict_1[copy] n_copydict_1;D2;D3 {copy: n_copy, deepcopy: [deep, 第二层, 深拷贝]} {copy: 浅拷贝, deepcopy: [deep, 第二层, 深拷贝]} {copy: 浅拷贝, deepcopy: [deep, 第二层, 深拷贝]} 3.改变源嵌套对象浅拷贝变了深拷贝不变 dict_1[deepcopy][1] 嵌套层dict_1;D2;D3 {copy: n_copy, deepcopy: [deep, 嵌套层, 深拷贝]} {copy: 浅拷贝, deepcopy: [deep, 嵌套层, 深拷贝]} {copy: 浅拷贝, deepcopy: [deep, 第二层, 深拷贝]} 这儿的浅拷贝只拷贝了父级对象在deepcopy对应的哪儿就是只拷贝了内存地址而深拷贝还要去内存地址拷贝内容回来赋值原理看到这儿差不多也懂了就不罗嗦了三、总结 深浅拷贝都是对源对象的复制占用不同的内存空间如果源对象只有一级目录的话源做任何改动不影响深浅拷贝对象如果源对象不止一级目录的话源做任何改动都要影响浅拷贝但不影响深拷贝序列对象的切片其实是浅拷贝即只拷贝顶级的对象一个有意思的练习题 import copy a [1,2,3,[4,5],6] ba ccopy.copy(a) dcopy.deepcopy(a) b.append(10) c[3].append(11) d[3].append(12) a,b,c,d分别为什么 答案我放评论 转载于:https://www.cnblogs.com/shiqi17/p/9417663.html