python何时知道初始化是一个副本,所以在一个地方的更改会自动更改另一个地方？

Question

如果我做:

x = 1
y = [x,x,x,x]
y[1] = 2
print y

我明白了:

[1,2,1,1]

但如果我这样做:

x = [1,1]
y = [x,x,x,x]
y[1][0] = 2
print y

我明白了:

[[2,1],[2,1],[2,1],[2,1]]

有人可以向我解释两者之间的细微差别吗？我的意思是,像Python如何分配内存,以便在第一种情况下,y的四个元素读取不同的内存位置,但在第二种情况下,y的四个元素读取相同的位置？

为什么Python的行为如此？当我使用Matlab时,不会发生这样的事情.

谢谢.

Answer 1

Python中的所有变量都包含引用(指针).即使是直接存储在C等其他语言中的变量中的简单类型(如整数)也会使用Python中的引用进行存储.为名称指定值会更改名称所指的内容(指向).准确理解何时发生这种情况对于理解Python的行为方式至关重要.

让我们开始:

a = 2           # points a to the integer object 2
a = 3           # points a to a different integer object, 3
b = [1, 2, 3]   # points b to a new list object [1, 2, 3]

下一个:

c = a            # a and c now point to the same integer object, 3
d = b            # b and d now point to the same list object, [1, 2, 3]

到目前为止一切都那么好吧？现在你可以看到为什么它的工作方式如下:

d.append(4)      # b and d still point to the same list object, which is
                 # now [1, 2, 3, 4]
print(b)         # prints [1, 2, 3, 4] -- how could it not?

事实上,无论对象的类型如何,一切都以相同的方式工作.只是某些类型你不能"就地"改变它们中的数字,字符串和元组:

a += 2           # a now points to the integer object 5, because you can't
                 # change 2 into 5 (integers are immutable)
print(c)         # prints 3. c still points to 3, because you never told
                 # Python to make c point anywhere else!

但:

b.append(5)      # doesn't change what b points to, just changes the list
b += [6]         # also (somewhat counterintuitively) doesn't change what b
                 # points to, even though it did with integers
print(d)         # prints [1, 2, 3, 4, 5, 6] because b and d still point to
                 # the same list

这种情况+=有点令人困惑,因为它与列表和整数的行为完全不同.但是,请记住,+=对象本身可以重新定义(以及大多数其他Python操作).在这种情况下,+=由__iadd__()附加到整数和列表类型的方法处理.在整数上,+=返回一个新对象,因为它必须是,整数是不可变的.在列表中,+=返回传递的相同对象被认为更有效,而不是复制.

总结一下:

• Python变量(名称)包含对象的引用(指针)
• 赋值更改变量(名称)引用的对象(指向)
• 一些看起来像赋值的东西(特别是增强赋值+=)实际上不是赋值,而是方法调用,并不一定会改变变量(名称)引用的对象(指向),尽管它们可以