Python进阶09 动态类型

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!

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动态类型(dynamic typing)是Python另一个重要的核心概念。我们之前说过,Python的变量(variable)不需要声明,而在赋值时,变量可以重新赋值为任意值。这些都与动态类型的概念相关。

1. 动态类型

在我们接触的对象中,有一类特殊的对象,是用于存储数据的。常见的该类对象包括各种数字,字符串,表,词典。在C语言中,我们称这样一些数据结构为变量。而在Python中,这些是对象。

对象是储存在内存中的实体。而我们的变量,实际上只是指向这一对象的参考(reference),类似于C语言的指针

(在C语言中,变量自身就是存储于内存中的实体)

变量和它所指的对象的分离,就是动态类型的核心。由于变量只类似于一个指针,所以它可以随时指向一个新的对象,即使这个新的对象的类型发生了变化。

a = 3 a = 'at'

第一个语句中,3是储存在内存中的一个整数对象。通过赋值,我们将在内存中建立这一对象,并将变量a指向改对象

第二个语句中,我们在内存中建立对象‘at’, 其类型是字符串(string)。变量a在此又指向了'at'。而此时,对象3不再有变量指向它,Python会自动将没有变量指向的对象销毁(destruct),从而释放相应内存。

(对于小的整数和短字符串,实际上Python会缓存这些对象,而不是针对每次赋值而分别建立和销毁。但从逻辑层面上来说,上面的说法并没有问题。我们将忽略这一细节)

 

a = 5 b = a a = a + 2

再看这个例子。通过前两个句子,我们让a,b指向同一个整数对象5(b = a的含义是让变量b指向变量a所指的那一个对象)。但第三个句子实际上对变量a重新赋值,让a指向一个新的对象7。此时a,b分别指向不同的对象。我们看到,即使是多个变量指向同一个对象,如果一个变量值发生变化,那么实际上是让这个变量指向一个新的变量,并不影响其他的变量的指向。从效果上看,就是各个变量各自独立,互不影响。

 

不止是整数如此,其它数据对象也是如此:

L1 = [1,2,3] L2 = L1 L1 = 1

 

但注意以下情况

L1 = [1,2,3] L2 = L1 L1[0] = 10
print L2

在该情况下,我们不再对L1这一变量赋值,而是对L1所指向的表的元素赋值。结果是,L2也同时发生变化。

原因何在呢?因为L1,L2的指向没有发生变化,依然指向那个表。表实际上是包含了多个变量的对象(每个变量是一个元素,比如L1[0],L1[1]..., 每个变量指向一个对象,比如1,2,3), 。而L1[0] = 10这一赋值操作,并不是改变L1的指向,而是对L1[0], 也就是表对象的一部份(一个元素),进行操作,所以所有指向该对象的变量都受到影响。

(与之形成对比的是,我们之前的赋值操作都没有对对象自身发生作用,只是改变变量指向。)

像表这样,可以通过引用元素,改变内存中的对象自身(in-place change)的对象类型,称为可变数据对象(mutable object),词典也是这样的数据类型。

而像之前的数字和字符串,不能改变对象本身,只能改变变量的指向,称为不可变数据对象(immutable object)。我们之前学的定值表(tuple),尽管可以引用引用元素,但不可以通过赋值改变元素,也因此不能对对象本身进行改变,也是immutable object.

 

2. 从动态类型看函数的参数传递

函数的参数传递,实际上是让函数的各个参数作为变量,指向对象。比如说:

复制代码
def f(x): x = 100
    print x a = 1 f(a) print a
复制代码

在调用函数f()时,实际上函数让参数作为一个变量,指向a所指的对象。如果参数是不可变(immutable)的对象,那么如上面所讲,各个变量之间相当于相互独立。参数传递类似于C语言中的值传递。

 

如果是参数是可变(mutable)的对象,那么存在有改变对象自身的可能性,所有指向该对象的变量(无论是函数中的参数,还是主程序中的变量)都会受影响,编程的时候要对此问题留心。比如说:

复制代码
def f(x): x[0] = 100
    print x a = [1,2,3] f(a) print a
复制代码

 

 动态类型是Python的核心机制之一。可以在应用中慢慢熟悉。

 

总结:

变量和对象的分离,对象是内存中储存数据的实体,变量指向对象。

可变对象,不可变对象

函数值传递

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