Python高階09 動態型別

2022-02-26 09:16:18 字數 4072 閱讀 1713

python高階09 動態型別

謝謝teaera

, 貓咪cat

動態型別(dynamic typing)是python另乙個重要的核心概念。我們之前說過,python的變數(variable)不需要宣告,而在賦值時,變數可以重新賦值為任意值。這些都與動態型別的概念相關。

在我們接觸的物件中,有一類特殊的物件,是用於儲存資料的。常見的該類物件包括各種數字,字串,表,詞典。在c語言中,我們稱這樣一些資料結構為變數。而在python中,這些是物件。

物件是儲存在記憶體中的實體。但我們並不能直接接觸到該物件。我們在程式中寫的物件名,只是指向這一物件的引用(reference)。

引用和物件分離,是動態型別的核心。引用可以隨時指向乙個新的物件:

a = 3a = 'at'

第乙個語句中,3是儲存在記憶體中的乙個整數物件。通過賦值,引用a指向物件3。

第二個語句中,記憶體中建立物件『at』,是乙個字串(string)。引用a指向了'at'。此時,物件3不再有引用指向它。python會自動將沒有引用指向的物件銷毀(destruct),釋放相應記憶體。

(對於小的整數和短字串,python會快取這些物件,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指向同乙個整數物件5(b = a的含義是讓引用b指向引用a所指的那乙個物件)。但第三個句子實際上對引用a重新賦值,讓a指向乙個新的物件7。此時a,b分別指向不同的物件。我們看到,即使是多個引用指向同乙個物件,如果乙個引用值發生變化,那麼實際上是讓這個引用指向乙個新的引用,並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。

其它資料物件也是如此:

l1 = [1,2,3]

l2 =l1

l1 = 1

但注意以下情況

l1 = [1,2,3]

l2 =l1

l1[0] = 10

print 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物件(每個引用是乙個元素,比如l1[0],l1[1]..., 每個引用指向乙個物件,比如1,2,3), 。而l1[0] = 10這一賦值操作,並不是改變l1的指向,而是對l1[0], 也就是表物件的一部份(乙個元素),進行操作,所以所有指向該物件的引用都受到影響。

(與之形成對比的是,我們之前的賦值操作都沒有對物件自身發生作用,只是改變引用指向。)

列表可以通過引用其元素,改變物件自身(in-place change)。這種物件型別,稱為可變資料物件(mutable object),詞典也是這樣的資料型別。

而像之前的數字和字串,不能改變物件本身,只能改變引用的指向,稱為不可變資料物件(immutable object)。

我們之前學的元組(tuple),儘管可以呼叫引用元素,但不可以賦值,因此不能改變物件自身,所以也算是immutable object.

函式的引數傳遞,本質上傳遞的是引用。比如說:

deff(x):

x = 100

printx

a = 1f(a)

print a

引數x是乙個新的引用,指向a所指的物件。如果引數是不可變(immutable)的物件,a和x引用之間相互獨立。對引數x的操作不會影響引用a。這樣的傳遞類似於c語言中的值傳遞。

如果傳遞的是可變(mutable)的物件,那麼改變函式引數,有可能改變原物件。所有指向原物件的引用都會受影響,程式設計的時候要對此問題留心。比如說:

deff(x):

x[0] = 100

printx

a = [1,2,3]

f(a)

print a

動態型別是python的核心機制之一。可以在應用中慢慢熟悉。

引用和物件的分離,物件是記憶體中儲存資料的實體,引用指向物件。

可變物件,不可變物件

函式值傳遞

謝謝teaera

, 貓咪cat

動態型別(dynamic typing)是python另乙個重要的核心概念。我們之前說過,python的變數(variable)不需要宣告,而在賦值時,變數可以重新賦值為任意值。這些都與動態型別的概念相關。

在我們接觸的物件中,有一類特殊的物件,是用於儲存資料的。常見的該類物件包括各種數字,字串,表,詞典。在c語言中,我們稱這樣一些資料結構為變數。而在python中,這些是物件。

物件是儲存在記憶體中的實體。但我們並不能直接接觸到該物件。我們在程式中寫的物件名,只是指向這一物件的引用(reference)。

引用和物件分離,是動態型別的核心。引用可以隨時指向乙個新的物件:

a = 3a = 'at'

第乙個語句中,3是儲存在記憶體中的乙個整數物件。通過賦值,引用a指向物件3。

第二個語句中,記憶體中建立物件『at』,是乙個字串(string)。引用a指向了'at'。此時,物件3不再有引用指向它。python會自動將沒有引用指向的物件銷毀(destruct),釋放相應記憶體。

(對於小的整數和短字串,python會快取這些物件,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指向同乙個整數物件5(b = a的含義是讓引用b指向引用a所指的那乙個物件)。但第三個句子實際上對引用a重新賦值,讓a指向乙個新的物件7。此時a,b分別指向不同的物件。我們看到,即使是多個引用指向同乙個物件,如果乙個引用值發生變化,那麼實際上是讓這個引用指向乙個新的引用,並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。

其它資料物件也是如此:

l1 = [1,2,3]

l2 =l1

l1 = 1

但注意以下情況

l1 = [1,2,3]

l2 =l1

l1[0] = 10

print 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物件(每個引用是乙個元素,比如l1[0],l1[1]..., 每個引用指向乙個物件,比如1,2,3), 。而l1[0] = 10這一賦值操作,並不是改變l1的指向,而是對l1[0], 也就是表物件的一部份(乙個元素),進行操作,所以所有指向該物件的引用都受到影響。

(與之形成對比的是,我們之前的賦值操作都沒有對物件自身發生作用,只是改變引用指向。)

列表可以通過引用其元素,改變物件自身(in-place change)。這種物件型別,稱為可變資料物件(mutable object),詞典也是這樣的資料型別。

而像之前的數字和字串,不能改變物件本身,只能改變引用的指向,稱為不可變資料物件(immutable object)。

我們之前學的元組(tuple),儘管可以呼叫引用元素,但不可以賦值,因此不能改變物件自身,所以也算是immutable object.

函式的引數傳遞,本質上傳遞的是引用。比如說:

deff(x):

x = 100

printx

a = 1f(a)

print a

引數x是乙個新的引用,指向a所指的物件。如果引數是不可變(immutable)的物件,a和x引用之間相互獨立。對引數x的操作不會影響引用a。這樣的傳遞類似於c語言中的值傳遞。

如果傳遞的是可變(mutable)的物件,那麼改變函式引數,有可能改變原物件。所有指向原物件的引用都會受影響,程式設計的時候要對此問題留心。比如說:

deff(x):

x[0] = 100

printx

a = [1,2,3]

f(a)

print a

動態型別是python的核心機制之一。可以在應用中慢慢熟悉。

引用和物件的分離,物件是記憶體中儲存資料的實體,引用指向物件。

可變物件,不可變物件

函式值傳遞

Python高階09 動態型別

動態型別 dynamic typing 是python另乙個重要的核心概念。我們之前說過,python的變數 variable 不需要宣告,而在賦值時,變數可以重新賦值為任意值。這些都與動態型別的概念相關。動態型別 在我們接觸的物件中,有一類特殊的物件,是用於儲存資料的。常見的該類物件包括各種數字,...

Python高階09 動態型別

謝謝teaera 貓咪cat 動態型別 dynamic typing 是python另乙個重要的核心概念。我們之前說過,python的變數 variable 不需要宣告,而在賦值時,變數可以重新賦值為任意值。這些都與動態型別的概念相關。在我們接觸的物件中,有一類特殊的物件,是用於儲存資料的。常見的該...

Python高階09 動態型別

摘自 動態型別 dynamic typing 是python另乙個重要的核心概念。我們之前說過,python的變數 variable 不需要宣告,而在賦值時,變數可以重新賦值為任意值。這些都與動態型別的概念相關。在我們接觸的物件中,有一類特殊的物件,是用於儲存資料的。常見的該類物件包括各種數字,字串...