python编程入门必看——如何理解对象

【入门必看】对象不理解？很可能出现致命bug：简单的Python例子告诉你

简介：越来越多的人要在学习工作中用到编程这个工具了，其中很大一部分人用的是Python。大部分人只是做做简单的科研计算、绘图、办公自动化或者爬虫，但—— 这就不需要理解指针与面向对象了吗？ 在我看来，新手或外行朋友也需要简单地理解对象概念，本文将先演示一个反例（告诉你不理解将多么容易犯错误），然后浅显地介绍一下「对象」。

致命bug
坐在电脑前的小明，一脸愁容——一个非常简单的程序，花了3个小时，她硬是不知道哪里出些了问题，导致程序不流畅。
发了几张截图给我看，说“老师，这是怎么回事？”
我一看，噢，原来是小明给我发的信息，我一下就站了起来，很快啊，就发来两个.py脚本文件，一个八十多行，一个九十多行。逻辑整体上没什么问题，只是有几处很“荒唐”，究其原因，是小明对“对象”这个概念没有去理解。
看罢，我抛开这个了问题，直接把我的腾讯会议ID甩给她，从对象这个概念开始讲解起来了，因为只要了解了对象这个传统功夫后，其问题就能自然而然就化解了。
一个简单的 numpy 反例
我们以在 Python 中最常用的矩阵与代数库 numpy 为例。
import numpy as np
我们现在定义一个长度为 3 的向量 vec_origin ，其中存放 1,2,3 。然后我们打印出来看一下。
vec_origin = np.array([1, 2, 3])
print(vec_origin)
打印结果如下。
[1 2 3]
如果我们需要复制一下向量 vec_origin ，那么，“自然”是做个等号。如下。然后再打印一下。
vec_copy = vec_origin
print(vec_copy)
输出结果如下。
[1 2 3]
接下来， vec_origin 与 vec_copy 将参与不同的运算任务，其将被加减乘除，还有 赋值 。问题就出现了，如果我们给vec_copy进行赋值，那么 vec_origin 的值也会被改变。不信你试试下面的代码。
print("vec_origin", vec_origin)
print("vec_copy", vec_copy)
vec_copy[0] = 9
print("我们只改变了 vec_copy 的值，但是：")
print("vec_origin", vec_origin)
print("vec_copy", vec_copy)
输出结果如下。
vec_origin [1 2 3]
vec_copy [1 2 3]
我们只改变了 vec_copy 的值，但是：
vec_origin [9 2 3]
vec_copy [9 2 3]
但是，vec_origin 的值也跟着改变了。这又是为什么呢？
要知道，我们对变量赋值与复制，也是不会改变原值的呀！如下。
a = 1
b = a
print(a) # 1
print(b) # 1
b = 9
print(a) # 1
print(b) # 9
在numpy 中的矩阵/向量，是个对象
对于 numpy 来讲，我们所声明的矩阵或者向量，可并不是一个“数字”那么简单，而是一个有着“身份证”的对象。
一个对象可以是有着多个名字，但是身份证却只能有一个啊。换而言之，只有身份证才能的体现出唯一标识。
对于不仅仅有单个数值的数，我们用 = 赋值，只不过是又给对象多增了一个名字罢了。
不信，我们就用 python 内置的 id() 函数来看看 vec_origin 与 vec_copy 名字是不是一样的。
print(id(vec_origin))
print(id(vec_copy))
结果如下。
2006971817136
2006971817136
很显然，二者的身份证就是一个，所以着根本就是一个相同的向量。
对于 list 、 dict 等等，都是同理。
那么，该怎样去复制呢？
我的建议是，你去背诵方法是没有必要的。不同类型的对象都有着不同的赋值方法。对于 numpy 的向量，我们可以去互联网搜索一下就好，检索词：numpy 复制。
我查到的方法是：使用 np.copy 。
那么我们来试验一下。
import numpy as np
vec_origin = np.array([1, 2, 3])
vec_copy = np.copy(vec_origin) # 这里复制
print("vec_origin", vec_origin)
print("vec_copy", vec_copy)
vec_copy[0] = 9
print("我们只改变了 vec_copy 的值，但是：")
print("vec_origin", vec_origin)
print("vec_copy", vec_copy)
print(id(vec_origin))
print(id(vec_copy))
结果如下。
vec_origin [1 2 3]
vec_copy [1 2 3]
我们只改变了 vec_copy 的值，但是：
vec_origin [1 2 3]
vec_copy [9 2 3]
2343952817328
2343952817568
如你所见， np.copy 后，是新增了一个对象，而并非只是把一个新的变量名增加到原对象而已。
我一直认为，新手对这些概念有些许了解后，将少走很多很多的弯路。
最后，你问小明有没有改好 bug ，那自然是：传统功夫点到为止！自从她跟我说她有“对象”后，她就再也没问有关于“对象”的这方面的有关问题了。