前言
python对象对于修改这个行为,大家的操作方式都是不一样的。有些对象是可变类型,所以他就可以直接修改。其它的都是不可变类型,那我们要修改他时怎么办呢,这个时候就新生成的一个对象,然后将变量名指向这个新对象,修改动作就完成了。关于可变类型与不可变类型的一个特点,我们可以先看看一段奇怪的代码
In [1]: a = 'a' In [2]: b = 'a' In [3]: a is b Out[3]: True In [4]: a == b Out[4]: True In [5]: c = [1] In [6]: d = [1] In [7]: c is d Out[7]: False In [8]: c == d Out[8]: True
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
In [1]: a = 'a'
In [2]: b = 'a'
In [3]: a is b
Out[3]: True
In [4]: a == b
Out[4]: True
In [5]: c = [1]
In [6]: d = [1]
In [7]: c is d
Out[7]: False
In [8]: c == d
Out[8]: True
|
你有没有觉得,a b 明明都是不同的对象,但是使用a is b 的时候 竟然返回了true ,这里面就会深入到对象的别名,标识与相等性,先说回到可变类型与不可变类型
分类
不可变类型
- int
- float
- decimal
- complex
- bool
- string
- tuple
- range
- frozenset
- bytes
可变类型
- list
- dict
- set
- bytearray
- user-defined classes (unless specifically made immutable)
有个简单的方式来区分这些类型,类似的容器类型的数据就是可变类型(list,set,dict)—我们就想像一个容器可以不停的注入内容,其它的基本都是不可变的类型,这里有几个特殊的
区分类型?有这个必要吗?
当然是显然的,虽然我们在实际的工程环节都会围绕整体的业务问题,很少去了解底层的原理,但是我们一旦涉及到优化,涉及到底层的时候就很有必要了解技术细节。举个例子,如何高效的拼接字符串,我想下面的代码大部分人都写过,包括我
In [13]: str_build = '' In [14]: for p in 'aaabbbccc': ...: str_build = str_build + p
|
In [13]: str_build = ''
In [14]: for p in 'aaabbbccc':
...: str_build = str_build + p
|
事实上,这样的效率并不是很高。如上所言,我们知道str 是不可变类型,我们在拼接字符串的时候,实际上是生成了一个新的对象,然后在变量名指向他,随着拼接的次数越来越多,我们生成对象的操作次数也会越来越多,这样就很没有这个必要(C# 里面的StringBuilder 就是为了解决字符串拼接的),那有效率的写法是怎样的呢
builder_list = [] for data in container: builder_list.append(str(data)) "".join(builder_list) ### Another way is to use a list comprehension "".join([str(data) for data in container]) ### or use the map function "".join(map(str, container))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
builder_list = []
for data in container:
builder_list.append(str(data))
"".join(builder_list)
### Another way is to use a list comprehension
"".join([str(data) for data in container])
### or use the map function
"".join(map(str, container))
|
我们通过使用列表,可以轻松的在本身对象的基础上修改内容,不会生成新对象来处理操作,这样就会节省内存
另外的一个我们会遇到关于可变类型的一个坑
def my_function(param=[]): param.append("thing") return param my_function() # returns ["thing"] my_function() # returns ["thing", "thing"]
|
def my_function(param=[]):
param.append("thing")
return param
my_function() # returns ["thing"]
my_function() # returns ["thing", "thing"]
|
你会不会觉得,我去,不管我调用多少次,这丫不是应该就返回一个[‘thing’]回来吗?但是事实上你也看到了,因为可变对象一直都会引用同一段内容,我们在操作列表的时候都会对同一个列表操作,比如我们在函数体里面操作了一个set ,list ,或者 dict ,虽然我们没有返回内容,但是外部的内容还是会变的,所以我们要记得,不要给可变对象做为参数的时候加上默认值!
def my_function2(param=None): if param is None: param = [] param.append("thing") return param
|
def my_function2(param=None):
if param is None:
param = []
param.append("thing")
return param
|
结论
正确的区分可变类型与不可变类型,对于我们深入了解python是非常有帮助的,更多的关注技术细节,才能更好的拔高我们的技术水平
番外
我们在前言里面有提到的那个奇怪的问题,很显然,那是共享了字符串的字面量,这种Cpython里面一个优化策略,叫驻留(interning).CPython 还会在小的整数上使用这个优化措施,防止重复的创建”热门“数字,比如0,-1,和42等等,但是CPython不会驻留所有的字符串和整数。比如如下的代码
In [5]: c = 1 In [6]: d = 1 In [7]: id(c) Out[7]: 4297514912 In [8]: id(d) Out[8]: 4297514912 In [9]: e = 22569 In [10]: f = 22569 In [11]: e is f Out[11]: False In [12]: c is d Out[12]: True
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
In [5]: c = 1
In [6]: d = 1
In [7]: id(c)
Out[7]: 4297514912
In [8]: id(d)
Out[8]: 4297514912
In [9]: e = 22569
In [10]: f = 22569
In [11]: e is f
Out[11]: False
In [12]: c is d
Out[12]: True
|
所以千万不要依赖字符串或者整数的驻留!比较字符串或者整数是否相等的时,应该使用== 而不是is. 驻留是python 解释器内部使用的一个特性。
文章来源: brucedone.com,作者:大鱼的鱼塘,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:brucedone.com/archives/1085
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
评论(0)