电子说
坚强的del
class SomeClass: def __del__(self): print("Deleted!") x = SomeClass() y = x del x del y # 输出:Deleted!
你发现了几个问题?第一、一个变量删除了两次竟然没有报错。第二、执行了两次删除只有一次打印了删除操作。修改一下上面的代码
x = SomeClass() y = x print(dir()) # 输出:['SomeClass', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'x', 'y'] del x print(y) # 输出:<__main__.SomeClass object at 0x108f55890> print(dir()) # 输出: del y print(dir()) Deleted! ['SomeClass', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']
可以看到x、y是两个变量,但是他们指向了同一个对象,Python使用引用计数进行内存管理,所以当x=SomeClass()的时候,对象上的指针引用计数从0变1,y=x的时候,引用计数加1变成2.
del x 并不会立刻调用 x.__del__().
每当遇到 del x, Python 会将对象的引用数减1, 当对象的引用计数减到0时才会真正的删除对象,因此调用x.__del__().
迭代列表时删除元素
list_1 = [1, 2, 3, 4] list_2 = [1, 2, 3, 4] list_3 = [1, 2, 3, 4] list_4 = [1, 2, 3, 4] for idx, item in enumerate(list_1): del item for idx, item in enumerate(list_2): list_2.remove(item) for idx, item in enumerate(list_3[:]): list_3.remove(item) for idx, item in enumerate(list_4): list_4.pop(idx) print(list_1) # 输出:[1, 2, 3, 4] print(list_2) # 输出:[2, 4] print(list_3) # 输出:[] print(list_4) # 输出:[2, 4]
我们先看一下del, remove和pop的不同:
del var_name 只是从本地或全局命名空间中删除了var_name (这就是为什么 list_1 没有受到影响).
remove 会删除第一个匹配到的指定值, 而不是特定的索引, 如果找不到值则抛出ValueError 异常.
pop 则会删除指定索引处的元素并返回它, 如果指定了无效的索引则抛出 IndexError 异常.
list_2/list_4为什么输出[2, 4]
列表迭代是按索引进行的, 所以当我们从list_2或list_4中删除1时, 列表的内容就变成了 [2, 3, 4]. 剩余元素会依次位移, 也就是说, 2 的索引会变为 0, 3 会变为 1. 由于下一次迭代将获取索引为 1 的元素 (即 3), 因此 2 将被彻底的跳过. 类似的情况会交替发生在列表中的每个元素上.
list_3为什么会输出[]
这个好像比较符合我们的预期值,这里写法有些不一样,我们看一看下面代码
a = [1, 2, 3, 4] print(id(a)) # 输出:4523069920 print(id(a[:])) # 输出:4523072480
看出来问题了吗?切片操作会创建一个新对象,所以不存在上面的问题
循环变量泄漏!
for x in range(7): if x == 6: print(x, ': for x inside loop') print(x, ': x in global') # 输出:6 : for x inside loop # 输出:6 : x in global
在 Python 中, for 循环使用所在作用域并在结束后保留定义的循环变量. 如果我们曾在全局命名空间中定义过循环变量. 在这种情况下, 它会重新绑定现有变量。但是要注意列表推导式里的局部变量是不能在外部使用的。
print([x for x in range(5)]) # 输出:[0, 1, 2, 3, 4] print(x, ': x in global') # 输出: # Traceback (most recent call last): # NameError: name 'x' is not defined
当心默认的可变参数!
def some_func(default_arg=[]): default_arg.append("some_string") return default_arg print(some_func()) # 输出:['some_string'] print(some_func()) # 输出:['some_string', 'some_string'] print(some_func()) # 输出:['some_string', 'some_string', 'some_string'] print(some_func()) # 输出:['some_string', 'some_string', 'some_string', 'some_string']
这里必须要敲黑板、敲黑板、敲黑板,在很多编程语言中函数都有默认参数,但是Python中默认参数不一样,因为python中默认参数是存储在一个独立的区域,当函数被定义的时候,默认参数被创建,直到程序终止。当我们默认参数为不可变对象时,与其他语言类似。但是如果默认参数为不可变对象时,每一次的变化就会被记住,这种问题非常严重,经常发生问题的时候我们找不到问题点。所以我们建议大家一定不要把可变对象设置为默认参数,可以使用如下方式进行修改:
def some_func(default_arg=None): if not default_arg: default_arg = [] default_arg.append("some_string") return default_arg print(some_func()) # 输出:['some_string'] print(some_func()) # 输出:['some_string']
同人不同命!
a = [1, 2, 3, 4] b = a a = a + [5, 6, 7, 8] print(a) # 输出:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] print(b) # 输出:[1, 2, 3, 4]
这里牵扯到python中赋值运算符的本质问题,后面直播或者出视频来解释一下,一定要记住:赋值运算符等同于创建新对象。这一点也很重要,主要是针对定位问题。
a += b 并不总是与 a = a + b 表现相同. 类实现 op= 运算符的方式 也许 是不同的, 列表就是这样做的.
表达式 a = a + [5,6,7,8] 会生成一个新列表, 并让 a 引用这个新列表, 同时保持 b 不变.
表达式 a += [5,6,7,8] 实际上是使用的是 "extend" 函数, 所以 a 和 b 仍然指向已被修改的同一列表.
外部作用域变量
a = 1 def some_func(): return a def another_func(): a += 1 return a print(some_func()) # 输出:1 print(another_func()) # 输出: # Traceback (most recent call last): # another_func() # a += 1 # UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
当你在作用域中对变量进行赋值时, 变量会变成该作用域内的局部变量. 因此 a 会变成 another_func 函数作用域中的局部变量, 但它在函数作用域中并没有被初始化, 所以会引发错误.
可以阅读这个简短却很棒的指南, 了解更多关于 Python 中命名空间和作用域的工作原理.
想要在 another_func 中修改外部作用域变量 a 的话, 可以使用 global 关键字
def anothre_func(): global a a += 1 return a
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