Python的高级特性1:容易忽略的不可变类型
python中有一些容易忽略的不可变类型(str,integer,tuple,None)#错误演示
In : def demo(lst=[]):
....: lst.append("hello")
....: return lst
....:
In : demo()
Out: ['hello']
In : demo()
Out: ['hello', 'hello']
廖雪峰的python教程有提到这一块，但并没有太细致。在这里，由于lst是一个可变参数，而demo在初始化时lst参数指向一个[]的内存空间，之后每一次调用,[]这个内存空间都append一个“hello”,而由于lst依然指向这个内存空间，所以就会看到demo函数调用的奇怪现象，解决问题的办法就是引入不可变类型。
＃正确演示
In : def demo(lst=None):
....: lst=[]
....: lst.append("hello")
....: return lst
....:
In : demo()
Out: ['hello']
In : demo()
Out: ['hello']
在正确演示中，将lst初始化为None,这样lst就是一个不可变参数，但是不能直接对lst直接使用append，因为只有list才有append方法，因此需要将lst进行真正的初始化:lst=[]
可变类型和不可变类型是一个很容易忽略的知识点，在这里深入进行研究，下面例举常见的不可变类型和可变类型。
[*]不可变(mutable)类型：int, long, float, string, tuple, frozenset
[*]可变类型(immutable)类型：list, dict
Python中所有变量都是值的引用，也就说变量通过绑定的方式指向其值。 而这里说的不可变指的是值的不可变。 对于不可变类型的变量，如果要更改变量，则会创建一个新值，把变量绑定到新值上，而旧值如果没有被引用就等待垃圾回收。下面用int和list分别作为代表进行讲解。
＃不可变类型
In : id(1),id(2)
Out: (4477999936, 4477999968)
In : a = 1
In : id(a)
Out: 4477999936
In : #当a赋一个新值时,变量a会绑定到新值上
In : a = 3
In : id(a)
Out: 4478000000
＃可变类型
In : lst =
In : id(lst)
Out: 4493976328
In : lst =
In : id(lst)
Out: 4499600328
ps:表面上看可变类型，python似乎实现了不同类型的管理方式，其实不是的。其实lst代表地址，它引用的lst,lst的内存地址其实是变了的，因为lst就是int(此处)，而int就是不可变类型。
另外，我还想延伸一下关于__new__的用法。为什么要放在这里说，待会看了这个例子就会明白。
class Word(str):
def __new__(cls, word):
word = word.replace(" ","")
return str.__new__(cls,word)
def __init__(self,word):
self.word = word
def __eq__(self, other):
return len(self)==len(other)
def main():
a=Word("foorrrdd")
b=Word("sswwss ")
print a==b
if __name__ == '__main__':
main()
在这段代码里，可以看到Word类继承自str,str是一个不可变类型,因此需要使用到__new__这个魔术方法，在这里对word这个形参进行了预处理，然后预处理后的形参word会传递给__init__。由于此例此种情形中，a,b指向的是不同的内存空间,即使不用__new__也不会因为实参的传入导致上面例子出现不断追加的情况,但显然这会是一种更为安全的写法。
(ps:我不是很确定None是不是一个不可变类型，这篇文章只是个人的理解，如果有误，恳请指正。）
页:
[1]