Python 學習之共享引用

文章目錄

• Python 學習之共享引用
• • 什么是共享引用
  • 共享引用和在原處修改（Shared References and In-Place Changes）
  • 共享引用和相等
  • 參考資料

什么是共享引用

假設我們在Python交互模式下輸入以下語句：

>>> a = 3 >>> b = a

實際的效果就是變量a和b都引用了相同的對象（指向了相同的內存空間）。這在Python中叫做共享引用——多個變量名引用了同一個對象。

如果再來一條語句

>>> a = 'spam'

會怎么樣？

變量a引用了由常量表達式‘spam’所創建的新對象，但是變量b仍然引用原始的對象3，因為這個賦值運算改變的不是對象3，它僅僅改變了變量a的指向，變量b并沒有發生改變。

在Python中，變量總是一個指向對象的指針，而不是可改變的內存區域的標簽（比如C語言中的變量）。給一個變量賦一個新值，并不是修改了原始的對象，而是讓這個變量去引用完全不同的一個對象。

注意：當可變的對象以及原處的改變進入這個場景，上述情形會有某種改變。

共享引用和在原處修改（Shared References and In-Place Changes）

有一些對象和操作確實會在原處改變對象。例如，在一個列表中通過偏移進行賦值，這確實會改變這個列表對象，而不是生成一個新的列表對象。對于支持這種在原處修改的對象，共享引用的時候一定要小心，因為對一個變量的修改會影響其他變量。

請看下面的語句：

>>> L1 = [2, 3, 4] >>> L2 = L1

L1 是一個包含了對象2、3、4的列表。列表中的元素是通過他們的位置進行讀取的，所以L1[0]引用對象2. 當然，列表自身也是對象，就像整數和字符串一樣。在運行了上面兩行語句后，L1和L2引用了相同的對象。

現在加上第3行：

>>> L1 = [2, 3, 4] >>> L2 = L1 >>> L1[0] = 24

我們看一下L1和L2的值：

>>> L1 [24, 3 ,4] >>> L2 [24, 3 ,4]

在這里，沒有改變L1，改變了L1所引用的對象的一個元素，這類修改會覆蓋列表對象中的某部分。因為這個列表對象同時被L1和L2引用，所以在原處修改不僅僅會影響L1，也會影響L2。雖然我們沒有改變L2，但是它的值將發生變化。

如果你不想要這樣的結果，那么需要拷貝對象，而不是創建引用。有很多拷貝列表的辦法，最簡單的辦法是從頭到尾的切片。

>>> L1 = [2, 3, 4] >>> L2 = L1[:] >>> L1[0] = 24 >>> L1 [24, 3, 4] >>> L2 [2, 3, 4]

這里，對L1的修改不會影響L2，因為L2引用的是L1所引用對象的一個拷貝。也就是說，L1和L2指向了不同的內存區域。

共享引用和相等

>>> x = 42 >>> x = 'shrubbery'

因為Python緩存并復用了小的整數和小的字符串，執行完這兩行代碼后，對象42也許不會被回收；相反地，它可能仍被保存在一個系統表中，等待下一次你的代碼生成另一個42來重復利用。盡管這樣，大多數種類的對象都會在不被引用的時候馬上回收。

在Python中有2種不同的方法去檢查兩個變量是否相等。

>>> L = [1, 2, 3] >>> M = L # M and L reference the same object >>> L == M # Same values True >>> L is M # Same objects True

==操作符測試兩個被引用的對象是否有相同的值，這種方法往往在Python中用作相等的檢查。

is操作符用來檢查對象的同一性。如果兩個變量名都指向同一個對象，則會返回 True，所以這是一種更嚴格的相等測試。

實際上，is只是比較實現引用的指針，所以這是一種檢測共享引用的方法。如果變量名指向不同的對象，就算這兩個對象的值相等，也會返回 False.

例如：

>>> L = [1, 2, 3] >>> M = [1, 2, 3] # M and L reference different objects >>> L == M # Same values True >>> L is M # Different objects False

如果對小的數字進行類似測試：

>>> X = 42 >>> Y = 42 # Should be two different objects >>> X == Y True >>> X is Y # Same object anyhow: caching at work! True

按理來說，第3~4行是可以理解的，因為兩個對象的值一樣；但是第5~6行就讓人匪夷所思了，X引用的42和Y引用的42本來是2個對象，應該輸出False才對，不過，因為小的整數和字符串被緩存并復用了，所以is告訴我們X和Y引用了同一個對象。

實際上，你可以用sys模塊中的getrefcount函數查詢對象的被引用次數。例如，我們查一下整數1被引用的次數：

>>> import sys >>> sys.getrefcount(1) 812

這種對象緩存和復用的機制與代碼是沒有關系的。Python這樣做是為了提高執行速度。

【End】

參考資料

《Python學習手冊（第4版）》，機械工業出版社

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习之共享引用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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