京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
深入理解Python中变量赋值的问题
在Python中变量名规则与其他大多数高级语言一样,都是受C语言影响的,另外变量名是大小写敏感的。
Python是动态类型语言,也就是说不需要预先声明变量类型,变量的类型和值在赋值那一刻被初始化,下面详细介绍了Python的变量赋值问题,一起来学习学习吧。
我们先看一下如下代码:
c = {}
def foo():
f = dict(zip(list("abcd"), [1, 2 ,3 ,4]))
c.update(f)
if __name__ == "__main__":
a = b = d = c
b['e'] = 5
d['f'] = 6
foo()
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
输出结果:
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
如果你对以上输出结果不感到奇怪,那么就不必往下看了。实际上本文要讨论的内容非常简单,不要为此浪费您宝贵的时间。
Python属于动态语言,程序的结构可以在运行的过程中随时改变,而且 python 还是弱类型的语言,所以如果你是从静态、强类型编程语言转过来的,理解起Python的赋值,刚开始可能会感觉有些代码有点莫名其妙。
可能你会以为上面代码的输出会是这样的:
{}
{'e': 5}
{}
{'f': 6}
你可能认为 a 没有被改变,因为没有看到哪里对它做了改变;b 和 d 的改变是和明显的;c 呢,因为是在函数内被改变的,你可能认为 c 会是一个局部变量,所以全局的 c 不会被改变。
实际上,这里的 a, b, c, d 同时指向了一块内存空间,这可内存空间保存的是一个字典对象。这有点像 c 语言的指针,a, b, c, d 四个指针指向同一个内存地址,也就是给这块内存其了 4 个笔名。所以,不管你改变谁,其他三个变量都会跟着变化。那为什么 c 在函数内部被改变,而且没有用 global 申明,但全局的 c 去被改变了呢?
我们再来看一个例子:
>>>a = {1:1, 2:2}
>>>b = a
>>>a[3] = 3
>>>b
{1: 1, 2: 2, 3: 3}
>>>a = 4
>>>b
{1: 1, 2: 2, 3: 3}
>>>a
4
当 b = a 时,a 与 b 指向同一个对象,所以在 a 中添加一个元素时,b 也发生变化。而当 a = 4 时, a 就已经不再指向字典对象了,而是指向一个新的 int 对象(python 中整数也是对象),这时只有 b 指向字典,所以 a 改变时 b 没有跟着变化。这是只是说明了什么时候赋值变量会发生质的改变,而以上的问题还没有被解决。
那么,我么再来看一个例子:
class TestObj(object):
pass
x = TestObj()
x.x = 8
d = {"a": 1, "b": 2, "g": x}
xx = d.get("g", None)
xx.x = 10
print("x.x:%s" % x.x)
print("xx.x: %s" % xx.x)
print("d['g'].x: %s" % d['g'].x)
# Out:
# x.x:10
# xx.x: 10
# d['g'].x: 10
由以上的实例可以了解到,如果仅改变对象的属性(或者说成是改变结构),所有指向该对象的变量都会随之改变。但是如果一个变量重新指向了一个对象,那么其他指向该对象的变量不会随之变化。所以,最开始的例子中,c 虽然在函数内部被改变,但是 c 是全局的变量,我们只是在 c 所指向的内存中添加了一个值,而没有将 c 指向另外的变量。
需要注意的是,有人可能会认为上例中的最后一个输出应该是 d['g'].x: 8。 这样理解的原因可能是觉得已经把字典中 ‘g' 所对应的值取出来了,并重新命名为 xx,那么 xx 就与字典无关了。其实际并不是这样的,字典中的 key 所对应的 value 就像是一个指针指向了一片内存区域,访问字典中 key 时就是去该区域取值,如果将值取出来赋值给另外一个变量,例如 xx = d['g'] 或者 xx = d.get("g", None),这样只是让 xx 这个变量也指向了该区域,也就是说字典中的键 ‘g' 和 xx 对象指向了同一片内存空间,当我们只改变 xx 的属性时,字典也会发生变化。
下例更加直观的展示了这一点:
class TestObj(object):
pass
x = TestObj()
x.x = 8
d = {"a": 1, "b": 2, "g": x}
print(d['g'].x)
xx = d["g"]
xx.x = 10
print(d['g'].x)
xx = 20
print(d['g'].x)
# Out:
# 8
# 10
# 10
这个知识点非常简单,但如果没有理解,可能无法看明白别人的代码。这一点有时候会给程序设计带来很大的便利,例如设计一个在整个程序中保存状态的上下文:
示例中我们可以把需要保存的状态添加到 context 中,这样在整个程序的运行过程中这些状态能够被任何位置被使用。
在来一个终结的例子,执行外部代码:
outer_code.py
main_exec.py
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31