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标题:
Python中的变量
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作者:
大连密封材料
时间:
2023-10-13 17:29
标题:
Python中的变量
Python中的变量
变量的定义
程序中,
数据
都
临时存储
在内存中。
每一个被存储在内存的
数据
都有一个
内存地址
。
其中特定的
数据
被我们所使用,因此我们为那些
内存地址
定义了名称。
这一名称被称作
标识符
,又称
变量名
。
而与
变量名
对应
内存地址
中的
数据
被称为
变量值
。
总结:
变量
为内存中特定的
数据
。它的
内存地址
的名称为
变量名
,它的值为
变量值
。
在Python中,查看变量内存地址的方式为:id()。
如:
>>>a = 1
>>>id(a)
140718160995112
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变量的赋值方法
赋值:定义变量。
在Python里用等号=来给变量赋值。
如:
>>>name = '总之先找时光机!'
>>>name
'总之先找时光机!'
>>>id(name)
2742705886128
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其中name为变量名,'总之先找时光机!'是变量值。这个数据被存储在地址:2742705886128中。
变量名的命名规范
标识符(又称
变量名
)命名规则是Python中定义各种名字的时候的统⼀规范,具体如下:
规则
:
由数字、字母、下划线组成
注意
:
不能用数字开头或只用数字
不能用Python内置的关键字或类型
Python区分变量名大小写
>>>import keyword
>>>print(keyword.kwlist)
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
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除了基础的规则之外,还有其他约定俗称的命名法。不过不同的单位与公司都有自己的编程规范,在此只介绍最基础的四种命名法:驼峰命名法、帕斯卡命名法、下划线命名法、匈牙利命名法。
驼峰命名法
又称
小驼峰式命名法
。该命名规范,要求第一个单词首字母小写,后面其他单词首字母大写。
如:
>>>myName = '总之先找时光机!'
复制代码
帕斯卡命名法
又称
大驼峰式命名法
。该命名规范,每个单词的第一个字母都要大写。
如:
>>>MyName = '总之先找时光机!'
复制代码
下划线命名法
该命名规范,要求单词与单词之间通过下划线连接即可。
如:
>>>my_name = '总之先找时光机!'
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匈牙利命名法
该命名规范,要求前缀字母用变量类型的缩写,其余部分用变量的英文或英文的缩写,单词第一个字母大写。
如:
>>>sMyName = '总之先找时光机!' # 这一变量为 str 类型
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考虑到Python内的类型转换比较自由,不建议使用该命名法。
变量的数据类型介绍
在Python里,数据的类型如下:
查看数据类型的方法:type()
如:
>>>a = 1
>>>type(a)
<class 'int'>
>>>b = 1.1
>>>type(b)
<class 'float'>
>>>c = True
>>>type(c)
<class 'bool'>
>>>d = '12345'
>>>type(d)
<class 'str'>
>>>e = [10, 20, 30]
>>>type(e)
<class 'list'>
>>>f = (10, 20, 30)
>>>type(f)
<class 'tuple'>
>>>h = {10, 20, 30}
>>>type(h)
<class 'set'>
>>>g = {'name': 'TOM', 'age': 20}
>>>type(g)
<class 'dict'>
复制代码
Python中的复杂赋值与深浅拷贝
参考内容:
Python中的赋值(复制)、浅拷贝与深拷贝
不可变类型
在Python中首先定义一个变量a = 1。
>>>a = 1
>>>id(a)
140718136222504
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此时一个数值1被存储在了内存空间,它所存储的内存地址为140718136222504。对应该地址的标识符(变量名)为a。
如果再创建一个变量b = a,会发生什么呢?
>>>a = 1
>>>id(a)
140718136222504>>>b = a>>>id(b)140718136222504>>>b1
复制代码
使用id(b)查验该标识符对应的内存地址即可发现:标识符a和标识符b对应的是同一个内存地址。
这意味这Python并没有重复在内存空间内存储数值1,只是将标识符b与存储数值1的内存地址对应起来而已。
也就是说,现在内存地址140718136222504现在有两个名称,一个是标识符a,另一个是标识符b。
当我们对变量a,b分别进行操作并改变它们的变量值时,他们的存储地址和变量值又会发生什么改变呢?
>>>a = 1
>>>b = a
>>>id(a)
140718136222504
>>>id(b)
140718136222504
>>>a = a + 1
>>>a
2
>>>id(a)
140718136222536
>>>b = b - 1
>>>b
0
>>>id(b)
140718136222472
复制代码
在我们对变量a和变量b进行加减操作后,存储变量a、b的内存地址改变了,而不是内存地址内的值改变了。
如果我们查验数值0,1,2的存储地址,就会发现它们与变量值为0,1,2的变量享有同样的存储地址:
>>>id(0)
140718136222472
>>>id(1)
140718136222504
>>>id(2)
140718136222536
复制代码
对于这类改变变量值会改变内存地址的变量类型,我们称为
不可变类型
。
所有数值类型、序列类型中的字符串和元组都属于不可变类型。
它们的内存地址随着值的变化而变化
。
可变类型
与不可变类型相对的,就是可变类型。包括列表、集合与字典。
可变类型变量的内存地址不会随着值的变化而改变
。
现在先定义一个可变类型变量list1 = [1, 2, 3, 4]
>>>list1 = [1, 2, 3, 4] # 这里以list举例
>>>id(list1)
2185105682944
>>>list1[3] = 5
>>>list1
[1, 2, 3, 5]
>>>id(list1)
2185105682944
复制代码
可以发现当我改变了list1内的元素,变量的内存地址并未发生改变。
现在再创建一个list2 = list1,并再次尝试改变变量list2的值。
>>>list2 = list1
>>>id(list1)
2185105682944
>>>id(list2)
2185105682944
>>>list2[0] = 6 # 改变list2中第0元素的值
>>>list1 # list1也发生改变了
[6, 2, 3, 5]
>>>list2
[6, 2, 3, 5]
复制代码
在我们创建list2 = list1后,再查验变量list1和list2的内存地址,发现它们是一样的。
并且当我们改变变量list2的内容,变量list1的内容也改变了。
原因很简单,因为标识符list1和list2指向的是同一个内存地址:我们通过标识符list2去改变内存地址内的数据后,用标识符list1查验了
同一个内存地址
内的数据。
copy module
偶尔,我们希望保留部分或者全部原始数据。Python中的copy标准库提供了解决方案。
copy标准库的交互
copy.
copy
(
x
)
Return a shallow copy of
x
. 返回一个浅拷贝。
copy.
deepcopy
(
x
)
Return a deep copy of
x
. 返回一个深拷贝。
深浅拷贝的区别
当拷贝的对象是复合对象(即对象中包含其他对象,如列表中包含另一个列表)时:
浅拷贝创建一个新的复合对象,但内部的可变类型的内存地址被继承。
深拷贝创建一个新的复合对象,且内部的可变累型也会被递归拷贝。
>>>import copy
>>>list1 = [1, [2, 3], 4, 5]
>>>list2 = copy.copy(list1)
>>>list3 = copy.deepcopy(list1)
>>>id(list1)
1754106448256
>>>id(list2)
1754106449216
>>>id(list3)
1754103446080
复制代码
上述代码创建了三个变量。
其中list1[1]为嵌套的list类型。
list2是list1的浅拷贝,list3是list1的深拷贝。
此时标识符list1、list2和list3各自对应不同的内存地址。
因为三个变量拥有不同的内存地址,所以我们直接对单个变量进行操作,这样的改变不会影响其他变量。
如:
>>>list1
[1, [2, 3], 4, 5]
>>>list2
[1, [2, 3], 4, 5]
>>>list3
[1, [2, 3], 4, 5]
>>>list1.append(6)
>>>list2.append(7)
>>>list3.append(8)
>>>list1
[1, [2, 3], 4, 5, 6]
>>>list2
[1, [2, 3], 4, 5, 7]
>>>list3
[1, [2, 3], 4, 5, 8]
复制代码
但如果我们检查各个变量内嵌套的可变类型元素的内存地址,就会发现深浅层拷贝的区别:
id(list1[1])
1754106220480
id(list2[1])
1754106220480
id(list3[1])
1754106448960
复制代码
我们发现,浅拷贝(list2)中嵌套的list元素与正本(list1)中的它享有同样的内存地址,而深拷贝(list3)中的它则拥有不同的内存地址。
因此,如果我们对浅拷贝副本中的可变类型元素做出改变,我们期待正本中的可变类型元素也会对应地发生改变,因为它们拥有同样的内存地址。
>>>list2[1].append(9)
>>>list1
[1, [2, 3, 9], 4, 5, 6]
>>>list2
[1, [2, 3, 9], 4, 5, 7]
>>>list3
[1, [2, 3], 4, 5, 8]
复制代码
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