堅(jiān)強(qiáng)的del

class SomeClass: def __del__(self): print("Deleted!") x = SomeClass() y = x del x del y # 輸出：Deleted!

你發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)問題？第一、一個(gè)變量刪除了兩次竟然沒有報(bào)錯(cuò)。第二、執(zhí)行了兩次刪除只有一次打印了刪除操作。修改一下上面的代碼

x = SomeClass() y = x print(dir()) # 輸出：['SomeClass', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'x', 'y'] del x print(y) # 輸出：<__main__.SomeClass object at 0x108f55890> print(dir()) # 輸出： del y print(dir()) Deleted! ['SomeClass', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']

可以看到x、y是兩個(gè)變量，但是他們指向了同一個(gè)對(duì)象，Python使用引用計(jì)數(shù)進(jìn)行內(nèi)存管理，所以當(dāng)x=SomeClass()的時(shí)候，對(duì)象上的指針引用計(jì)數(shù)從0變1，y=x的時(shí)候，引用計(jì)數(shù)加1變成2.

del x 并不會(huì)立刻調(diào)用 x.__del__().

每當(dāng)遇到 del x, Python 會(huì)將對(duì)象的引用數(shù)減1, 當(dāng)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)減到0時(shí)才會(huì)真正的刪除對(duì)象，因此調(diào)用x.__del__().

迭代列表時(shí)刪除元素

list_1 = [1, 2, 3, 4] list_2 = [1, 2, 3, 4] list_3 = [1, 2, 3, 4] list_4 = [1, 2, 3, 4] for idx, item in enumerate(list_1): del item for idx, item in enumerate(list_2): list_2.remove(item) for idx, item in enumerate(list_3[:]): list_3.remove(item) for idx, item in enumerate(list_4): list_4.pop(idx) print(list_1) # 輸出：[1, 2, 3, 4] print(list_2) # 輸出：[2, 4] print(list_3) # 輸出：[] print(list_4) # 輸出：[2, 4]

我們先看一下del, remove和pop的不同:

del var_name 只是從本地或全局命名空間中刪除了var_name (這就是為什么 list_1 沒有受到影響).

remove 會(huì)刪除第一個(gè)匹配到的指定值, 而不是特定的索引, 如果找不到值則拋出ValueError 異常.

pop 則會(huì)刪除指定索引處的元素并返回它, 如果指定了無效的索引則拋出 IndexError 異常.

list_2/list_4為什么輸出[2, 4]

列表迭代是按索引進(jìn)行的, 所以當(dāng)我們從list_2或list_4中刪除1時(shí), 列表的內(nèi)容就變成了 [2, 3, 4]. 剩余元素會(huì)依次位移, 也就是說, 2 的索引會(huì)變?yōu)?0, 3 會(huì)變?yōu)?1. 由于下一次迭代將獲取索引為 1 的元素 (即 3), 因此 2 將被徹底的跳過. 類似的情況會(huì)交替發(fā)生在列表中的每個(gè)元素上.

list_3為什么會(huì)輸出[]

這個(gè)好像比較符合我們的預(yù)期值，這里寫法有些不一樣，我們看一看下面代碼

a = [1, 2, 3, 4] print(id(a)) # 輸出：4523069920 print(id(a[:])) # 輸出：4523072480

看出來問題了嗎？切片操作會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新對(duì)象，所以不存在上面的問題

循環(huán)變量泄漏!

for x in range(7): if x == 6: print(x, ': for x inside loop') print(x, ': x in global') # 輸出：6 : for x inside loop # 輸出：6 : x in global

在 Python 中, for 循環(huán)使用所在作用域并在結(jié)束后保留定義的循環(huán)變量. 如果我們?cè)谌置臻g中定義過循環(huán)變量. 在這種情況下, 它會(huì)重新綁定現(xiàn)有變量。但是要注意列表推導(dǎo)式里的局部變量是不能在外部使用的。

print([x for x in range(5)]) # 輸出：[0, 1, 2, 3, 4] print(x, ': x in global') # 輸出： # Traceback (most recent call last): # NameError: name 'x' is not defined

當(dāng)心默認(rèn)的可變參數(shù)!

def some_func(default_arg=[]): default_arg.append("some_string") return default_arg print(some_func()) # 輸出：['some_string'] print(some_func()) # 輸出：['some_string', 'some_string'] print(some_func()) # 輸出：['some_string', 'some_string', 'some_string'] print(some_func()) # 輸出：['some_string', 'some_string', 'some_string', 'some_string']

這里必須要敲黑板、敲黑板、敲黑板，在很多編程語(yǔ)言中函數(shù)都有默認(rèn)參數(shù)，但是Python中默認(rèn)參數(shù)不一樣，因?yàn)閜ython中默認(rèn)參數(shù)是存儲(chǔ)在一個(gè)獨(dú)立的區(qū)域，當(dāng)函數(shù)被定義的時(shí)候，默認(rèn)參數(shù)被創(chuàng)建，直到程序終止。當(dāng)我們默認(rèn)參數(shù)為不可變對(duì)象時(shí)，與其他語(yǔ)言類似。但是如果默認(rèn)參數(shù)為不可變對(duì)象時(shí)，每一次的變化就會(huì)被記住，這種問題非常嚴(yán)重，經(jīng)常發(fā)生問題的時(shí)候我們找不到問題點(diǎn)。所以我們建議大家一定不要把可變對(duì)象設(shè)置為默認(rèn)參數(shù)，可以使用如下方式進(jìn)行修改：

def some_func(default_arg=None): if not default_arg: default_arg = [] default_arg.append("some_string") return default_arg print(some_func()) # 輸出：['some_string'] print(some_func()) # 輸出：['some_string']

同人不同命!

a = [1, 2, 3, 4] b = a a = a + [5, 6, 7, 8] print(a) # 輸出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] print(b) # 輸出：[1, 2, 3, 4]

這里牽扯到python中賦值運(yùn)算符的本質(zhì)問題，后面直播或者出視頻來解釋一下，一定要記?。嘿x值運(yùn)算符等同于創(chuàng)建新對(duì)象。這一點(diǎn)也很重要，主要是針對(duì)定位問題。

a += b 并不總是與 a = a + b 表現(xiàn)相同. 類實(shí)現(xiàn) op= 運(yùn)算符的方式 也許 是不同的, 列表就是這樣做的.

表達(dá)式 a = a + [5,6,7,8] 會(huì)生成一個(gè)新列表, 并讓 a 引用這個(gè)新列表, 同時(shí)保持 b 不變.

表達(dá)式 a += [5,6,7,8] 實(shí)際上是使用的是 "extend" 函數(shù), 所以 a 和 b 仍然指向已被修改的同一列表.

外部作用域變量

a = 1 def some_func(): return a def another_func(): a += 1 return a print(some_func()) # 輸出：1 print(another_func()) # 輸出： # Traceback (most recent call last): # another_func() # a += 1 # UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

當(dāng)你在作用域中對(duì)變量進(jìn)行賦值時(shí), 變量會(huì)變成該作用域內(nèi)的局部變量. 因此 a 會(huì)變成 another_func 函數(shù)作用域中的局部變量, 但它在函數(shù)作用域中并沒有被初始化, 所以會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤.

可以閱讀這個(gè)簡(jiǎn)短卻很棒的指南, 了解更多關(guān)于 Python 中命名空間和作用域的工作原理.

想要在 another_func 中修改外部作用域變量 a 的話, 可以使用 global 關(guān)鍵字

def anothre_func(): global a a += 1 return a