先看一个例子:
In [1]:
x = [1, 2, 3]
y = x
x[1] = 100
print y
[1, 100, 3]
改变变量x
的值,变量y
的值也随着改变,这与Python内部的赋值机制有关。
先来看这一段代码在Python中的执行过程。
x = 500
y = x
y = 'foo'
x = 500
Python分配了一个 PyInt
大小的内存 pos1
用来储存对象 500
,然后,Python在命名空间中让变量 x
指向了这一块内存,注意,整数是不可变类型,所以这块内存的内容是不可变的。
内存 | 命名空间 |
---|---|
pos1 : PyInt(500) (不可变) |
x : pos1 |
y = x
Python并没有使用新的内存来储存变量 y
的值,而是在命名空间中,让变量 y
与变量 x
指向了同一块内存空间。
内存 | 命名空间 |
---|---|
pos1 : PyInt(500) (不可变) |
x : pos1 |
y : pos1 |
y = 'foo'
Python此时分配一个 PyStr
大小的内存 pos2
来储存对象 foo
,然后改变变量 y
所指的对象。
内存 | 命名空间 |
---|---|
pos1 : PyInt(500) (不可变) |
|
pos2 : PyStr('foo') (不可变) |
x : pos1 |
y : pos2 |
对这一过程进行验证,可以使用 id
函数。
id(x)
返回变量 x
的内存地址。
In [2]:
x = 500
id(x)
Out[2]:
48220272L
In [3]:
y = x
id(y)
Out[3]:
48220272L
也可以使用 is
来判断是不是指向同一个事物:
In [4]:
x is y
Out[4]:
True
现在 y
指向另一块内存:
In [5]:
y = 'foo'
id(y)
Out[5]:
39148320L
In [6]:
x is y
Out[6]:
False
Python会为每个出现的对象进行赋值,哪怕它们的值是一样的,例如:
In [7]:
x = 500
id(x)
Out[7]:
48220296L
In [8]:
y = 500
id(y)
Out[8]:
48220224L
In [9]:
x is y
Out[9]:
False
不过,为了提高内存利用效率,对于一些简单的对象,如一些数值较小的int对象,Python采用了重用对象内存的办法:
In [10]:
x = 2
id(x)
Out[10]:
6579504L
In [11]:
y = 2
id(y)
Out[11]:
6579504L
In [12]:
x is y
Out[12]:
True
现在来看另一段代码:
x = [500, 501, 502]
y = x
y[1] = 600
y = [700, 800]
x = [500, 501, 502]
Python为3个PyInt分配内存 pos1
, pos2
, pos3
(不可变),然后为列表分配一段内存 pos4
,它包含3个位置,分别指向这3个内存,最后再让变量 x
指向这个列表。
内存 | 命名空间 |
---|---|
pos1 : PyInt(500) (不可变) |
|
pos2 : PyInt(501) (不可变) |
|
pos3 : PyInt(502) (不可变) |
|
pos4 : PyList(pos1, pos2, pos3) (可变) |
x : pos4 |
y = x
并没有创建新的对象,只需要将 y
指向 pos4
即可。
内存 | 命名空间 |
---|---|
pos1 : PyInt(500) (不可变) |
|
pos2 : PyInt(501) (不可变) |
|
pos3 : PyInt(502) (不可变) |
|
pos4 : PyList(pos1, pos2, pos3) (可变) |
x : pos4 |
y : pos4 |
y[1] = 600
原来 y[1]
这个位置指向的是 pos2
,由于不能修改 pos2
的值,所以首先为 600
分配新内存 pos5
。
再把 y[1]
指向的位置修改为 pos5
。此时,由于 pos2
位置的对象已经没有用了,Python会自动调用垃圾处理机制将它回收。
内存 | 命名空间 |
---|---|
pos1 : PyInt(500) (不可变) |
|
pos2 : 垃圾回收 |
|
pos3 : PyInt(502) (不可变) |
|
pos4 : PyList(pos1, pos5, pos3) (可变) |
|
pos5 : PyInt(600) (不可变) |
x : pos4 |
y : pos4 |
y = [700, 800]
首先创建这个列表,然后将变量 y
指向它。
内存 | 命名空间 |
---|---|
pos1 : PyInt(500) (不可变) |
|
pos3 : PyInt(502) (不可变) |
|
pos4 : PyList(pos1, pos5, pos3) (可变) |
|
pos5 : PyInt(600) (不可变) |
|
pos6 : PyInt(700) (不可变) |
|
pos7 : PyInt(800) (不可变) |
|
pos8 : PyList(pos6, pos7) (可变) |
x : pos4 |
y : pos8 |
对这一过程进行验证:
In [13]:
x = [500, 501, 502]
print id(x[0])
print id(x[1])
print id(x[2])
print id(x)
48220224
48220248
48220200
54993032
赋值,id(y)
与 id(x)
相同。
In [14]:
y = x
print id(y)
54993032
In [15]:
x is y
Out[15]:
True
修改 y[1]
,id(y)
并不改变。
In [16]:
y[1] = 600
print id(y)
54993032
id(x[1])
和 id(y[1])
的值改变了。
In [17]:
print id(x[1])
print id(y[1])
48220272
48220272
更改 y
的值,id(y)
的值改变
In [18]:
y = [700, 800]
print id(y)
print id(x)
54995272
54993032