Python中的内置类型陷阱之“赋值生成引用,而不是拷贝”

一、赋值生成引用,而不是拷贝

首先你需要知道,Python中赋值操作总是储存对象的引用,而不是对象的拷贝。例如:

a = 3

b = [3, a, 3]

请问,当运行 a = 9 时

列表 b 是什么样子?

答案:不变

由于引用实现为指针,b = [3, a, 3] 意思是:列表的第一、三个元素是3,中间的元素指向变量 a 所指向的对象3。因为数字、字符串、元组是不可变的,所以,当运行到 a = 9 时,实际上是创建对象 9,再将已有的变量 a 指向对象 9的内存空间。而对象 3 仍然在原来的内存空间上,所以列表第二个元素也还指向它。

再比如:

a = [1,2,3]

b = [3, a, 3]

请问,当运行a[1] = 99时,

b是什么样子?

答案:[3, [1, 99, 3], 3]

我们知道,变量 a 引用了列表 [1,2,3]。同时,变量 b 中的第二个元素也引用了 [1,2,3],关键点是:a[1] = 99运行后,是在原处改变了列表 [1,2,3],变为 [1, 99, 3],而不是重新创建新列表,因为列表与数字的区别之一是,它可以完全的自由改变,而数字不可变,也就是说不可在原处改变。

在这里,列表 b 引用了列表 a所指向的对象,因此,改变列表 a 指向的对象内容时,也改变了列表 b 所指向的内容,这称为共享引用。

如果你不希望有这样的特性,可以明确地对它们进行拷贝,以避免对象的共享。就列表而言,可以通过没有限制条件的分片,生成一个新的拷贝,也就是通过 list[:] 产生一个新列表:

a = [1,2,3]

b = [3, a[:], 3]

注意,当列表分片中,起始索引和结束索引都省略的情况下,分片就会抽取序列中的每一项,这样就生成了一个顶部拷贝(一个新的、无共享的对象)。

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