Python 自动更新相等字符串（列表对象引用）

我最近参加了一次大学考试，有人问我这个项目的产出是什么：

def fun(x):
    y=x
    x.append(4)
    print(str(x)+" "+str(y))

fun(["one","two",3,5.0])

我回答说y列表将是

[“一”，“二”，3,5.0]

，在它后面加上4之后，x列表将等于相同的，但末尾有一个4。令我惊讶的是，当我打印两个列表时，它们是相等的，即使在两个列表之间建立相等之后执行了x列表更新。为什么会这样

---

谢谢

事实上，

x

和

y

是引用对象的标签，因此当您指定

y=x

时，您将两个引用装箱到一个对象，因此当您更改其中一个对象时，您将更改主对象

另外，您可能会注意到，

x

，

y

是局部变量，当您进行诸如

append

之类的就地更改时，您更改了主对象，但如果使用赋值python创建新对象：

>>> def fun(x):
...     y=x
...     x=x+[3]
...     print(str(x)+" "+str(y))
... 
>>> fun(["one","two",3,5.0])
['one', 'two', 3, 5.0, 3] ['one', 'two', 3, 5.0]

对对象的就地更改不会将名称分类为局部变量；仅实际名称 作业可以。例如，如果名称L被分配给位于 模块中，函数中的语句

L=X

将L分类为本地，但

L.append（X）

不会。在后一种情况下，我们正在更改L引用的list对象，而不是L本身- L像往常一样位于全局范围内，Python很乐意修改它，而无需 全局（或

非局部

）声明。与往常一样，它有助于保持两者之间的区别 名称和对象清除：更改对象不是对名称的赋值

结果:

[0, 0]
[1, 2, 5]

---

实际上，

x

和

y

是引用对象的标签，因此当您指定

y=x

时，您将两个引用装箱到一个对象，因此当您更改其中一个对象时，您将更改主对象

另外，您可能会注意到，

x

，

y

是局部变量，当您进行诸如

append

之类的就地更改时，您更改了主对象，但如果使用赋值python创建新对象：

>>> def fun(x):
...     y=x
...     x=x+[3]
...     print(str(x)+" "+str(y))
... 
>>> fun(["one","two",3,5.0])
['one', 'two', 3, 5.0, 3] ['one', 'two', 3, 5.0]

对对象的就地更改不会将名称分类为局部变量；仅实际名称 作业可以。例如，如果名称L被分配给位于 模块中，函数中的语句

L=X

将L分类为本地，但

L.append（X）

不会。在后一种情况下，我们正在更改L引用的list对象，而不是L本身- L像往常一样位于全局范围内，Python很乐意修改它，而无需 全局（或

非局部

）声明。与往常一样，它有助于保持两者之间的区别 名称和对象清除：更改对象不是对名称的赋值

结果:

[0, 0]
[1, 2, 5]

---

如果列表x到y，您已经给出了参考。所以列表x中的任何更改也会影响列表y

y=x

例如：

>>> x = ["one","two",3,5.0]
>>> y = x
>>> x[3] = 4
>>> x
['one', 'two', 3, 4]
>>> y
['one', 'two', 3, 4]

这里x和y具有相同的身份

>>> x is y
True
>>> id(x)
3073118540L
>>> id(y)
3073118540L

您可以使用以下模块更好地理解此内容：

---

通过如下方式将列表x复制到列表y，可以实现您的期望：

>>> x = ["one","two",3,5.0]
>>> y = x[:]
>>> x.pop()
5.0
>>> x
['one', 'two', 3]
>>> y
['one', 'two', 3, 5.0]

因此，通过将内容从x复制到y，它们不具有相同的标识：

>>> id(x)
3073240428L
>>> id(y)
3073240588L
>>> x is y
False

使用沼泽：

>>> from swampy.Lumpy import Lumpy
>>> lump = Lumpy()
>>> x = ["one","two",3,5.0]
>>> y = x[:]
>>> lump.draw_object()
>>> lump.object_diagram()

---

如需更好的解释，请访问此处

如果列表x到y，您已经给出了参考。所以列表x中的任何更改也会影响列表y

y=x

例如：

>>> x = ["one","two",3,5.0]
>>> y = x
>>> x[3] = 4
>>> x
['one', 'two', 3, 4]
>>> y
['one', 'two', 3, 4]

这里x和y具有相同的身份

>>> x is y
True
>>> id(x)
3073118540L
>>> id(y)
3073118540L

您可以使用以下模块更好地理解此内容：

---

通过如下方式将列表x复制到列表y，可以实现您的期望：

>>> x = ["one","two",3,5.0]
>>> y = x[:]
>>> x.pop()
5.0
>>> x
['one', 'two', 3]
>>> y
['one', 'two', 3, 5.0]

因此，通过将内容从x复制到y，它们不具有相同的标识：

>>> id(x)
3073240428L
>>> id(y)
3073240588L
>>> x is y
False

使用沼泽：

>>> from swampy.Lumpy import Lumpy
>>> lump = Lumpy()
>>> x = ["one","two",3,5.0]
>>> y = x[:]
>>> lump.draw_object()
>>> lump.object_diagram()

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要获得更好的解释，请访问此处，因为列表是可变的对象。看

---

因为列表是可变的对象。看

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因为名称

y

与

x

y = x

这是一幅很好的图画，展示了它的外观：

 x   y
 |  /
 | /
["one", "two", 3, 5.0]

---

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因为名称

y

与

x

y = x

这是一幅很好的图画，展示了它的外观：

 x   y
 |  /
 | /
["one", "two", 3, 5.0]

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---

您可以尝试以下示例。它将帮助您获得赋值运算符和复制（浅）、深度复制等方法之间的差异

>>> import copy
>>> l1 = [1,2, [1,2]]
>>> l1
[1, 2, [1, 2]]
#Create l2, l3, l4 by copy, deepcopy method and normal assignment.
>>> l2 = copy.copy(l1)
>>> l3 = copy.deepcopy(l1)
>>> l4 = l1
>>> l2
[1, 2, [1, 2]]
>>> l3
[1, 2, [1, 2]]
>>> l4
>>> [1, 2, [1, 2]]
#-----------------------Now Append value to l1
>>> l1.append(9)
>>> l1
[1, 2, [1, 2], 9]
>>> l2
[1, 2, [1, 2]]
>>> l3
[1, 2, [1, 2]]
>>> l4
>>> [1, 2, [1, 2], 9]
#-----------------------Now Append value to l1[2]
>>> l1[2].append(5)
>>> l1
[1, 2, [1, 2, 5], 9]
>>> l2
[1, 2, [1, 2, 5]]
>>> l3
[1, 2, [1, 2]]
>>> l4
>>> [1, 2, [1, 2, 5], 9]
#------------------------

---

您可以尝试以下示例。它将帮助您获得赋值运算符和复制（浅）、深度复制等方法之间的差异

>>> import copy
>>> l1 = [1,2, [1,2]]
>>> l1
[1, 2, [1, 2]]
#Create l2, l3, l4 by copy, deepcopy method and normal assignment.
>>> l2 = copy.copy(l1)
>>> l3 = copy.deepcopy(l1)
>>> l4 = l1
>>> l2
[1, 2, [1, 2]]
>>> l3
[1, 2, [1, 2]]
>>> l4
>>> [1, 2, [1, 2]]
#-----------------------Now Append value to l1
>>> l1.append(9)
>>> l1
[1, 2, [1, 2], 9]
>>> l2
[1, 2, [1, 2]]
>>> l3
[1, 2, [1, 2]]
>>> l4
>>> [1, 2, [1, 2], 9]
#-----------------------Now Append value to l1[2]
>>> l1[2].append(5)
>>> l1
[1, 2, [1, 2, 5], 9]
>>> l2
[1, 2, [1, 2, 5]]
>>> l3
[1, 2, [1, 2]]
>>> l4
>>> [1, 2, [1, 2, 5], 9]
#------------------------

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可能重复的可能重复的您能否提供一个示例，如果将名称L分配给模块顶部的列表，该示例的外观如何？您能否提供一个示例，如果将名称L分配给模块顶部的列表，该示例的外观如何？