详解Python中表达式i += x与i = i + x是否等价

前言

最近看到一个题目,看似很简单,其实里面有很深的意义,题目是Python 表达式 i += x 与 i = i + x 等价吗?如果你的回答是yes,那么恭喜你正确了50%,为什么说只对了一半呢? 按照我们的一般理解它们俩是等价的,整数操作时两者没什么异同,但是对于列表操作,是不是也一样呢?

先看下面两段代码:

代码1

>>> l1 = range(3)
>>> l2 = l1
>>> l2 += [3]
>>> l1
[0, 1, 2, 3]
>>> l2
[0, 1, 2, 3]

代码2

>>> l1 = range(3)
>>> l2 = l1
>>> l2 = l2 + [3]
>>> l1
[0, 1, 2]
>>> l2
[0, 1, 2, 3]

代码1与代码2中的l2的值是一样的,但是l1的值却不一样,说明 i += x 与 i = i + x 是不等价的,那什么情况下等价,什么情况下不等价呢?

弄清楚这个问题之前,首选得明白两个概念:可变对象与不可变对象。

在 Python 中任何对象都有的三个通用属性:唯一标识、类型、值。

唯一标识:用于标识对象的在内存中唯一性,它在对象创建之后就不会再改变,函数 id()可以查看对象的唯一标识

类型:决定了该对象支持哪些操作,不同类型的对象支持的操作就不一样,比如列表可以有length属性,而整数没有。同样地对象的类型一旦确定了就不会再变,函数 type()可以返回对象的类型信息。

对象的值与唯一标识不一样,并不是所有的对象的值都是一成不变的,有些对象的值可以通过某些操作发生改变,值可以变化的对象称之为可变对象(mutable),值不能改变的对象称之为不可变对象(immutable)

不可变对象(immutable)

对于不可变对象,值永远是刚开始创建时候的值,对该对象做的任何操作都会导致一个新的对象的创建。

>>> a = 1
>>> id(a)
32574568
>>> a += 1
>>> id(a)
32574544

整数 “1” 是一个不可变对象,最初赋值的时候,a 指向的是整数对象 1 ,但对变量a执行 += 操作后, a 指向另外一个整数对象 2 ,但对象 1 还是在那里没有发生任何变化,而 变量 a 已经指向了一个新的对象2。常见的不可变对象有:int、tuple、set、str。

可变对象(mutable)

可变对象的值可以通过某些操作动态的改变,比如列表对象,可以通过append方法不断地往列表中添加元素,该列表的值就在不断的处于变化中,一个可变对象赋值给两个变量时,他们共享同一个实例对象,指向相同的内存地址,对其中任何一个变量操作时,同时也会影响另外一个变量。

>>> x = range(3)
>>> y = x

>>> id(x)
139726103041232
>>> id(y)
139726103041232

>>> x.append(3)
>>> x
[0, 1, 2, 3]
>>> y
[0, 1, 2, 3]

>>> id(x)
139726103041232
>>> id(y)
139726103041232

执行append操作后,对象的内存地址不会改变,x、y 依然指向的是原来同一个对象,只不过是他的值发生了变化而已。

理解完可变对象与不可变对象后,回到问题本身,+= 与 +的区别在哪里呢?

+= 操作首先会尝试调用对象的 __iadd__方法,如果没有该方法,那么尝试调用__add__方法,先来看看这两个方法有什么区别

__add__和 __iadd__ 的区别

  1. __add__ 方法接收两个参数,返回它们的和,两个参数的值均不会改变。
  2. __iadd__ 方法同样接收两个参数,但它是属于 in-place 操作,就是说它会改变第一个参数的值,因为这需要对象是可变的,所以对于不可变对象没有__iadd__方法。
>>> hasattr(int, '__iadd__')
False
>>> hasattr(list, '__iadd__')
True

显然,整数对象是没有__iadd__的,而列表对象提供了__iadd__方法。

>>> l2 += [3] # 代码1:使用__iadd__,l2的值原地修改

代码1中的 += 操作调用的是__iadd__方法,他会原地修改l2指向的那个对象本身的值

>>> l2 = l2 + [3] # 代码2:调用 __add__,创建了一个新的列表,赋值给了l2

而代码2中的 + 操作调用的是 __add__ 方法,该方法会返回一个新的对象,原来的对象保持不变,l1还是指向原来的对象,而l2已经指向一个新的对象。

以上就是表达式 i += x 与 i = i + x 的区别。因此对于列表进行 += 操作时,会存在潜在的bug,因为l1会因为l2的变化而发生改变,就像函数的参数不宜使用可变对象作为关键字参数一样。

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,如果有疑问大家可以留言交流。

(0)

相关推荐

  • Python中表达式x += y和x = x+y 的区别详解

    前言 本文主要给大家介绍的是关于Python中表达式x += y和x = x+y 区别的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍: 直接看下面代码: x +=y In [66]: id(a) Out[66]: 4476839480 In [67]: id(b) Out[67]: 4476839480 In [68]: a = [1, 2, 3] In [69]: b = a In [70]: id(a) Out[70]: 4477149984 In [71]: id(b) Out[

  • 详解Python中表达式i += x与i = i + x是否等价

    前言 最近看到一个题目,看似很简单,其实里面有很深的意义,题目是Python 表达式 i += x 与 i = i + x 等价吗?如果你的回答是yes,那么恭喜你正确了50%,为什么说只对了一半呢? 按照我们的一般理解它们俩是等价的,整数操作时两者没什么异同,但是对于列表操作,是不是也一样呢? 先看下面两段代码: 代码1 >>> l1 = range(3) >>> l2 = l1 >>> l2 += [3] >>> l1 [0, 1

  • 详解python中的lambda与sorted函数

    lambda表达式 python中形如: lambda parameters: expression 称为lambda表达式,用于创建匿名函数,该表达式会产生一个函数对象. 该对象的行为类似于用以下方式定义的函数: def <lambda>(parameters): return expression python中的lambda函数可以接受任意数量的参数,但只能有一个表达式.也就是说,lambda表达式适用于表示内部仅包含1行表达式的函数.那么lambda表达式的优势就很明显了: 使用lam

  • 详解Python中string模块除去Str还剩下什么

    string模块可以追溯到早期版本的Python. 以前在本模块中实现的许多功能已经转移到str物品. 这个string模块保留了几个有用的常量和类来处理str物品. 字符串-文本常量和模板 目的:包含用于处理文本的常量和类. 功能 功能capwords()将字符串中的所有单词大写. 字符串capwords.py import string s = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.' print(s) print(string.capw

  • 详解python中的异常捕获

    异常 异常是程序发生错误的信号,程序一旦出错就会抛出异常,程序的运行随之终止. # 异常处理的三个特征 - 异常的追踪信息 - 异常的类型 - 异常的内容 捕获异常的目的:为了增强程序的健壮性,即便程序运行过程中出错,也不要终止程序,而是捕获异常并处理,将出错信息记录到日志内. # 语法上错误SyntaxError - 处理方式1:必须在程序运行前就改正 # 逻辑上的错误 - 错误发生的条件是可以预知的 --> if判断 - 错误发生的条件是无法预知的 --> 异常捕获 try 本来程序一旦出

  • 详解python中的IO操作方法

    目录 python文件I/O raw_input函数 input函数 打开和关闭文件 open 函数 file对象的属性 close()方法 write()方法 read()方法 Python with open as函数 python文件I/O 打印到屏幕: 最简单的输出方法是用print语句,你可以给它传递零个或多个用逗号隔开的表达式. 读取键盘输入: Python提供了两个内置函数从标准输入读入一行文本,默认的标准输入是键盘.如下: raw_input input raw_input函数

  • 详解Python中while无限迭代循环方法

    目录 前言 while循环 break语句 和 continue语句 else 子句 无限循环 嵌套while循环 单行 while 循环 前言 Python 有 while 语句和 for 语句作为循环处理.虽然 for 语句具有一定数量的进程,但 while 语句是『直到满足条件』类型的循环进程. 对于无限迭代 while,循环执行的次数没有事先明确指定.相反,只要满足某些条件指定的块就会重复执行. 使用定义迭代 for,指定块将被执行的次数在循环开始时已经倍明确指定. 除了 while 语

  • 一文详解Python中生成器的原理与使用

    目录 什么是生成器 迭代器和生成器的区别 创建方式 生成器表达式 基本语法 生成器函数 yield关键字 yield和return yield的使用方法 生成器函数的基本使用 send的使用 可迭代对象的优化 总结 我们学习完推导式之后发现,推导式就是在容器中使用一个for循环而已,为什么没有元组推导式? 原因就是“元组推导式”的名字不是这样的,而是叫做生成器表达式. 什么是生成器 生成器表达式本质上就是一个迭代器,是定义迭代器的一种方式,是允许自定义逻辑的迭代器.生成器使用generator表

  • 详解Python中递归函数的原理与使用

    目录 什么是递归函数 递归函数的条件 定义一个简单的递归函数 代码解析 内存栈区堆区 死递归 尾递归 实例 什么是递归函数 如果一个函数,可以自己调用自己,那么这个函数就是一个递归函数. 递归,递就是去,归就是回,递归就是一去一回的过程. 递归函数的条件 一般来说,递归需要边界条件,整个递归的结构中要有递归前进段和递归返回段.当边界条件不满足,递归前进,反之递归返回.就是说递归函数一定需要有边界条件来控制递归函数的前进和返回. 定义一个简单的递归函数 # 定义一个函数 def recursion

  • 详解Python中元组的三个不常用特性

    目录 1. 引言 2. 举个栗子 3. 创建包含单一元素的元组 4. 使用下划线和*来unpack元组 5. 使用命名元组 6. 总结 1. 引言 元组是Python中一种重要的内置数据类型.与列表一样,我们经常使用元组将多个对象保存为相应的数据容器.然而,与列表不同的是元组的不变性——一个不可改变的数据序列. 2. 举个栗子 下面的代码片段向我们展示了元组的一些常见用法. response = (404, "Can't access website") response_code =

  • 一文详解Python中复合语句的用法

    目录 Python复合语句 1.if 语句 2.while 语句 3.for 语句 4.try 语句 5.with 语句 6.match 语句 Python复合语句 复合语句是包含其它语句(语句组)的语句:它们会以某种方式影响或控制所包含其它语句的执行.通常,复合语句会跨越多行,虽然在某些简单形式下整个复合语句也可能包含于一行之内. if.while和for语句用来实现传统的控制流程构造.try语句为一组语句指定异常处理和/和清理代码,而with语句允许在一个代码块周围执行初始化和终结化代码.函

随机推荐