京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
深入探究Python中变量的拷贝和作用域问题
在 python 中赋值语句总是建立对象的引用值,而不是复制对象。因此,python 变量更像是指针,而不是数据存储区域,
这点和大多数 OO 语言类似吧,比如 C++、java 等 ~
1、先来看个问题吧:
在Python中,令values=[0,1,2];values[1]=values,为何结果是[0,[...],2]?
>>> values = [0, 1, 2]
>>> values[1] = values
>>> values
[0, [...], 2]
我预想应当是
[0, [0, 1, 2], 2]
但结果却为何要赋值无限次?
可以说 Python 没有赋值,只有引用。你这样相当于创建了一个引用自身的结构,所以导致了无限循环。为了理解这个问题,有个基本概念需要搞清楚。
Python 没有「变量」,我们平时所说的变量其实只是「标签」,是引用。
执行
values = [0, 1, 2]
的时候,Python 做的事情是首先创建一个列表对象 [0, 1, 2],然后给它贴上名为 values 的标签。如果随后又执行
values = [3, 4, 5]
的话,Python 做的事情是创建另一个列表对象 [3, 4, 5],然后把刚才那张名为 values 的标签从前面的 [0, 1, 2] 对象上撕下来,重新贴到 [3, 4, 5] 这个对象上。
至始至终,并没有一个叫做 values 的列表对象容器存在,Python 也没有把任何对象的值复制进 values 去。过程如图所示:
执行
的时候,Python 做的事情则是把 values 这个标签所引用的列表对象的第二个元素指向 values 所引用的列表对象本身。执行完毕后,values 标签还是指向原来那个对象,只不过那个对象的结构发生了变化,从之前的列表 [0, 1, 2] 变成了 [0, ?, 2],而这个 ? 则是指向那个对象本身的一个引用。如图所示:
要达到你所需要的效果,即得到 [0, [0, 1, 2], 2] 这个对象,你不能直接将 values[1] 指向 values 引用的对象本身,而是需要吧 [0, 1, 2] 这个对象「复制」一遍,得到一个新对象,再将 values[1] 指向这个复制后的对象。Python 里面复制对象的操作因对象类型而异,复制列表 values 的操作是
values[:] #生成对象的拷贝或者是复制序列,不再是引用和共享变量,但此法只能顶层复制
所以你需要执行
Python 做的事情是,先 dereference 得到 values 所指向的对象 [0, 1, 2],然后执行 [0, 1, 2][:] 复制操作得到一个新的对象,内容也是 [0, 1, 2],然后将 values 所指向的列表对象的第二个元素指向这个复制二来的列表对象,最终 values 指向的对象是 [0, [0, 1, 2], 2]。过程如图所示:
往更深处说,values[:] 复制操作是所谓的「浅复制」(shallow copy),当列表对象有嵌套的时候也会产生出乎意料的错误,比如
问:此时 a 和 b 分别是多少?
正确答案是 a 为 [8, [1, 9], 3],b 为 [0, [1, 9], 3]。发现没?b 的第二个元素也被改变了。想想是为什么?不明白的话看下图
正确的复制嵌套元素的方法是进行「深复制」(deep copy),方法是
2、引用 VS 拷贝:
(1)没有限制条件的分片表达式(L[:])能够复制序列,但此法只能浅层复制。
(2)字典 copy 方法,D.copy() 能够复制字典,但此法只能浅层复制
(3)有些内置函数,例如 list,能够生成拷贝 list(L)
(4)copy 标准库模块能够生成完整拷贝:deepcopy 本质上是递归 copy
(5)对于不可变对象和可变对象来说,浅复制都是复制的引用,只是因为复制不变对象和复制不变对象的引用是等效的(因为对象不可变,当改变时会新建对象重新赋值)。所以看起来浅复制只复制不可变对象(整数,实数,字符串等),对于可变对象,浅复制其实是创建了一个对于该对象的引用,也就是说只是给同一个对象贴上了另一个标签而已。
L = [1, 2, 3]
D = {'a':1, 'b':2}
A = L[:]
B = D.copy()
print "L, D"
print L, D
print "A, B"
print A, B
print "--------------------"
A[1] = 'NI'
B['c'] = 'spam'
print "L, D"
print L, D
print "A, B"
print A, B
L, D
[1, 2, 3] {'a': 1, 'b': 2}
A, B
[1, 2, 3] {'a': 1, 'b': 2}
--------------------
L, D
[1, 2, 3] {'a': 1, 'b': 2}
A, B
[1, 'NI', 3] {'a': 1, 'c': 'spam', 'b': 2}
3、增强赋值以及共享引用:
x = x + y,x 出现两次,必须执行两次,性能不好,合并必须新建对象 x,然后复制两个列表合并
属于复制/拷贝
x += y,x 只出现一次,也只会计算一次,性能好,不生成新对象,只在内存块末尾增加元素。
当 x、y 为list时, += 会自动调用 extend 方法进行合并运算,in-place change。
属于共享引用
L = [1, 2]
M = L
L = L + [3, 4]
print L, M
print "-------------------"
L = [1, 2]
M = L
L += [3, 4]
print L, M
[1, 2, 3, 4] [1, 2]
-------------------
[1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4]
4、python 从2.x 到3.x,语句变函数引发的变量作用域问题
先看段代码:
def test():
a = False
exec ("a = True")
print ("a = ", a)
test()
b = False
exec ("b = True")
print ("b = ", b)
在 python 2.x 和 3.x 下 你会发现他们的结果不一样:
2.x:
a = True
b = True
3.x:
a = False
b = True
这是为什么呢?
因为 3.x 中 exec 由语句变成函数了,而在函数中变量默认都是局部的,也就是说
你所见到的两个 a,是两个不同的变量,分别处于不同的命名空间中,而不会冲突。
具体参考 《learning python》P331-P332
知道原因了,我们可以这么改改:
def test():
a = False
ldict = locals()
exec("a=True",globals(),ldict)
a = ldict['a']
print(a)
test()
b = False
exec("b = True", globals())
print("b = ", b)
这个问题在 stackoverflow 上已经有人问了,而且 python 官方也有人报了 bug。。。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06