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動態類型( dynamic typing)是Python另一個重要的核心概念。我們之前說過,Python的變量(variable)不需要聲明,而在賦值時,變量可以重新賦值為任意值。這些都與動態類型的概念相關。
在我們接觸的對象中,有一類特殊的對象,是用于存儲數據的。常見的該類對象包括各種數字,字符串,表,詞典。在C語言中,我們稱這樣一些數據結構為變量。而在Python中,這些是對象。
對象是儲存在內存中的實體。但我們并不能直接接觸到該對象。我們在程序中寫的對象名, 只是指向這一對象的引用(reference) 。
引用和對象分離,是動態類型的核心。引用可以隨時指向一個新的對象:
a = 3a = 'at'
第一個語句中,3是儲存在內存中的一個整數對象。 通過賦值,引用a指向對象3。
第二個語句中,內存中建立對象‘at’,是一個字符串(string)。引用a指向了'at'。此時,對象3不再有引用指向它。Python會自動將沒有引用指向的對象銷毀(destruct),釋放相應內存。
(對于小的整數和短字符串,Python會緩存這些對象,而不是頻繁的建立和銷毀。)
a = 5b = a a = a + 2
再看這個例子。通過前兩個句子,我們讓a,b指向同一個整數對象5( b = a的含義是讓引用b指向引用a所指的 那一個對象)。但第三個句子實際上對引用a重新賦值,讓a指向一個新的對象7。此時a,b分別指向不同的對象。我們看到, 即使是多個引用指向同一個對象,如果一個引用值發生變化,那么實際上是讓這個引用指向一個新的引用,并不影響其他的引用的指向。從效果上看,就是各個引用各自獨立,互不影響。
其它數據對象也是如此:
L1 = [1,2,3] L2 = L1 L1 = 1
但注意以下情況
L1 = [1,2,3] L2 = L1 L1[0] = 10print L2
在該情況下,我們不再對L1這一引用賦值,而是對L1所指向的表的元素賦值。結果是,L2也同時發生變化。
原因何在呢?因為L1,L2的指向沒有發生變化,依然指向那個表。表實際上是包含了多個引用的對象(每個引用是一個元素,比如L1[0],L1[1]..., 每個引用指向一個對象,比如1,2,3), 。而L1[0] = 10這一賦值操作,并不是改變L1的指向,而是對L1[0], 也就是表對象的一部份(一個元素),進行操作,所以所有指向該對象的引用都受到影響。
(與之形成對比的是,我們之前的賦值操作都沒有對對象自身發生作用,只是改變引用指向。)
列表可以通過引用其元素, 改變對象自身(in-place change) 。這種對象類型, 稱為可變數據對象(mutable object),詞典也是這樣的數據類型。
而像之前的數字和字符串, 不能改變對象本身,只能改變引用的指向, 稱為不可變數據對象(immutable object)。
我們之前學的元組(tuple),盡管可以調用引用元素,但不可以賦值,因此不能改變對象自身,所以也算是immutable object.
函數的參數傳遞,本質上傳遞的是引用。比如說:
def f(x): x = 100 print x a = 1f(a)print a
參數x是一個新的引用,指向a所指的對象。如果參數是不可變(immutable)的對象,a和x引用之間相互獨立。對參數x的操作不會影響引用a。這樣的傳遞類似于C語言中的值傳遞。
如果傳遞的是可變(mutable)的對象,那么改變函數參數,有可能改變原對象。所有指向原對象的引用都會受影響,編程的時候要對此問題留心。比如說:
def f(x): x[0] = 100 print x a = [1,2,3] f(a)print a
動態類型是Python的核心機制之一。可以在應用中慢慢熟悉。
引用和對象的分離,對象是內存中儲存數據的實體,引用指向對象。
可變對象,不可變對象
函數值傳遞
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