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這篇文章給大家分享的是有關Python變量的知識點分析的內容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
在大多數語言中,為一個值起一個名字時,把這種行為稱為“給變量賦值”或“把值存儲在變量中”。不過,Python與許多其它計算機語言的有所不同,它并不是把值存儲在變量中,而像是把名字“貼”在值的上邊(專業一點說法是將名字綁定了對象)。所以,有些Python程序員會說Python沒有變量,只有名字,通過名字找到它代表的值。
Python中的變量,與其它開發語言(如C語言)的不同:
在C語言中,變量類似于一個“容器”,賦給它的值,裝在容器中:
定義一個變量 int a = 1;
給變量a重新賦值 a = 2;
把變量a賦值給另外一個變量b ,int b = a;
會重新創建一個變量b(容器),將a中的內容復制粘貼至b中。
在python中,變量類似于名字標簽“貼”在值上面,通過名字找到它代表的值。
定義一個變量 a = 1
給變量a重新賦值 a = 2
把變量a賦值給另外一個變量b, b = a
創建新的便利貼b,與a同時貼到值上
為了對python中變量的這種情況加深認識,下面適度展開介紹。
先說明第一點:變量的實現方式有:引用語義、值語義
python語言中變量的實現方式就是引用語義,在變量里面保存的是值(對象)的引用(值所在處內存空間的地址)。采用這種方式,變量所需的存儲空間大小一致,因為其中只需要保存一個引用。而有些語言(例如c)采用的不是這種方式,它們把變量直接保存在變量的存儲區里,這種方式就稱為值語義。這樣的話,一個整數類型的變量就需要保存一個整數所需要的空間(例如c語言中int類型占用4個字節大小)。
python中變量與對象的引用關系類似于c語言的指針變量與指向地址之間的關系。
在python的數據結構中,對象分為可變對象和不可變對象。基本數據類型如int、float,元祖tuple、str是不可變對象;list(列表)、dict(字典)、set(集合)是可變對象,可變對象存儲的元素的引用其實是沒有改變的,改變的是其引用指向的值。
采用引用語義存儲的只是一個變量的值所在的內存地址,而不是這個變量的值本身。
現在說明第二點:Python中的變量、對象、引用三者之間的關系。
在Python里一切皆對象。Python中,對象具有三要素:標識(identity)、類型(type)、值(value)。
☆標識(identity):
用于唯一標識對象,通常對應對象在計算機內存中的地址。使用內置函數id(obj)返回對象唯一標識。
☆類型(type):
類型可以限制對象的取值范圍和可執行的操作。使用內置函數type(obj)返回對象所屬類型。
對象中含有標準的頭部信息:類型標識符。標識對象類型,表示對象存儲的數據的類型。
每一個對象都有兩個標準的頭部信息:
1.類型標識符,去標識對象的(數據)類型;
2.引用計數器,記錄當前對象的引用的數目。
(回收機制:變量的引用計數器為0,自動清理。 ※ 較小整數型對象有緩存機制。)
☆值(value):
表示對象存儲的數據的信息。使用內置函數print(obj)可以直接打印值。
Python中,變量用來指向任意的對象,是對象的引用。Python變量更像是指針(或者說Python變量更像“貼簽”),而不是數據存儲區域(而不是數據“容器”)。
Python 中的變量不是裝有對象的“容器”,而是貼在對象上的“標簽”——給一個變量賦值,把這個標簽貼到一個對象上,重新賦值,是撕下標簽貼到另一個對象上。
在python中,變量保存的是對象(值)的引用,采用這種方式,變量的每一次初始化,都開辟了一個新的空間,將新內容的地址賦值給變量。id()函數可以獲取變量在內存中的地址。我們把不同的值賦給變量時候,地址發生變化,相同的值地址不發生變化。下面給出示例:
【順便提示:id()的值不是固定不變的——此值系統為對象分配的內存地址,在你練習時顯示的不同值是正常的。】
下面是字符串的示例:
在Python中,值可以放在內存的某個位置(地址),變量用于引用它們,給變量賦一個新值,原值不會被新值覆蓋,變量只是引用了新值。順便說明,Python的垃圾回收機制會自動清理不再被用到的值,所以不用擔心計算機內存中充滿被“丟棄”的無效的值。
現在說明第三點:可變(mutable) 類型對象、不可變(immutable) 類型對象
可變類型對象,指對象可以在其 id() 保持固定的情況下改變其取值。
不可變類型對象,指具有固定值的對象。不可變對象包括數字(numbers)、字符串(strings)和元組(tuples)。這樣的對象不能被改變。如果必須存儲一個不同的值,則必須創建新的對象。不可變對象不允許對自身內容進行修改。如果我們對一個不可變對象進行賦值,實際上是生成一個新對象,再讓變量指向這個對象。哪怕這個對象簡單到只是數字 0 和 1。
由于 Python 中的變量存放的是對象引用,所以對于不可變對象而言,盡管對象本身不可變,但變量的對象引用是可變的。運用這樣的機制,有時候會讓人產生糊涂,似乎可變對象變化了。如下面的代碼:
i = 73
i += 2
不可變的對象的特征沒有變,依然是不可變對象,變的只是創建了新對象,改變了變量的對象引用。參見下圖:
對于可變對象,其對象的內容是可以變化的。當對象的內容發生變化時,變量的對象引用是不會變化的。如下面的例子。
m=[5,9]
m+=[6]
參見下圖:
Python變量指的是名字綁定了對象(綁定就是將一個對象與一個名字聯系起來)。
綁定時,變量就是名字。
使用時,變量代表對象的引用。
變量改變的只有綁定關系。
深入學習:
https://docs.python.org/zh-cn/3.9/reference/datamodel.html#objects-values-and-types
補充說明:
對復雜的數據類型(列表、集合、字典),如果添加某一項元素,或者添加幾個元素,不會改變其本身的地址,只會改變其內部元素的地址引用,但是如果對其重新賦值時,就會重新賦予地址覆蓋就地址,這時地址就會發生改變。示例代碼如下:
list_ = [1,2,3,4] print(list_, id(list_)) list_.append(5) print(list_, id(list_)) #如上代碼,因為append前后的list_仍然是同一個對象,只是對象的值發了改變,所以地址不變。 #再如下面的代碼 print(list_, id(list_), id(list_[1]))#打印列表、列表的地址、第二個元素的地址 list_[1] = 'aaa' #修改列表 print(list_, id(list_), id(list_[1]))#打印列表、列表的地址、第二個元素的地址 #不難發發現:列表變了、列表的地址沒有變、列表內部元素變了、列表內部元素的地址變了
測試運行如下圖所示:
Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言,其最初的設計是用于編寫自動化腳本,隨著版本的不斷更新和新功能的添加,常用于用于開發獨立的項目和大型項目。
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