這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Python中怎么引用傳遞變量賦值，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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曾經(jīng)看到這樣一個(gè)問(wèn)題，一個(gè)字典中的元素是列表，將這個(gè)列表元素賦值給一個(gè)變量，然后修改這個(gè)列表中元素的值，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，字典中那個(gè)列表也同樣修改了。那個(gè)問(wèn)題如下：

dict={'a':[1,2,3,4,5],'b':2}

x=dict['a']

foriinrange(5):

x[i]=0

print(dict['a'])

程序運(yùn)行結(jié)果如下：[0,0,0,0,0]

這兒涉及到Python賦值到底是引用還是拷貝一份的問(wèn)題，即賦值時(shí)是傳值還是傳址。上面問(wèn)題是將"a"的值賦給了x出現(xiàn)了上述情況，如果是將"b"的值賦給了x，當(dāng)我們修改x的值時(shí)，字典dict的值并不受影響。

>>>dict={'a':[1,2,3,4,5],'b':2}

>>>x=dict['b']

>>>x

2

>>>x=x+3

>>>x

5

>>>dict

{'a':[1,2,3,4,5],'b':2}

>>>

那么問(wèn)題來(lái)了，變量賦值傳遞時(shí)什么情況下是傳值（拷貝），什么情況下是傳址（引用）呢？

1、直接拷貝

當(dāng)我們不知道是引用還是拷貝的情況下，可以顯式的拷貝。比如字典對(duì)象本身都具有拷貝的方法：

x=dict.copy()

沒(méi)有拷貝方法的對(duì)象，也是可以拷貝的。這兒我們引入一個(gè)深拷貝的概念，深拷貝——即python的copy模塊提供的一個(gè)deepcopy方法。深拷貝會(huì)完全復(fù)制原變量相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，在內(nèi)存中生成一套完全一樣的內(nèi)容，在這個(gè)過(guò)程中我們對(duì)這兩個(gè)變量中的一個(gè)進(jìn)行任意修改都不會(huì)影響其他變量。還是上面的代碼，如果改成如下：

importcopy

dict={'a':[1,2,3,4,5],'b':2}

x=copy.deepcopy(dict['a'])

foriinrange(5):

x[i]=0

print(dict['a'])

運(yùn)行結(jié)果dict值不受影響。

除了深拷貝，copy模塊還提供一個(gè)copy方法，稱其為淺拷貝，對(duì)于簡(jiǎn)單的對(duì)象，深淺拷貝都是一樣的，上面的詞典對(duì)象的copy方法就是淺拷貝。

淺拷貝時(shí)改變第一層次相互不受影響（上例中詞典b值的修改），第二層次（上例中詞典a的列表值修改）就相互影響了，改一個(gè)，其他跟著變。、

可見(jiàn)詞典各個(gè)拷貝的id是不同的，但詞典a值的id是相同的。如果我們需要真正意義的拷貝，就用深拷貝吧。

2、傳遞規(guī)則

Python賦值過(guò)程中不明確區(qū)分拷貝和引用，一般對(duì)靜態(tài)變量的傳遞為拷貝，對(duì)動(dòng)態(tài)變量的傳遞為引用。（注，對(duì)靜態(tài)變量首次傳遞時(shí)也是引用，當(dāng)需要修改靜態(tài)變量時(shí)，因?yàn)殪o態(tài)變量不能改變，所以需要生成一個(gè)新的空間存儲(chǔ)數(shù)據(jù)）。

字符串，數(shù)值，元組均為靜態(tài)變量

列表，字典為動(dòng)態(tài)變量。

變量有時(shí)比較復(fù)雜，存在組合現(xiàn)象，比如字典中包含列表，列表中包含字典，但賦值時(shí)，總是屬于某個(gè)類型。如果實(shí)在不清楚狀況，可以試驗(yàn)一下，用id()這個(gè)函數(shù)看看，如果是引用，兩個(gè)變量指向的地址是相同的。例如：

>>>a=6

>>>id(a)

10413476

>>>b=a

>>>id(b)

10413476

>>>b=8

>>>id(b)

10413452

>>>

修改變量b之前，a和b指向的地址是相同的，修改b后，地址就變了。

關(guān)于Python中怎么引用傳遞變量賦值就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

本文名稱：Python中怎么引用傳遞變量賦值-創(chuàng)新互聯(lián)
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