Python那些让我疑惑许久的代码

疑惑代码1疑惑点解决疑惑点a, b = a[b] = {}, 5的执行流程是怎样的?为什么会出现{....}结果是怎么来的 疑惑代码2疑惑点解决疑惑点+和+=有什么区别二者的效率一样吗

疑惑代码1

a, b = a[b] = {}, 5 print(a) # {5: ({...}, 5)} print(b) # 5

疑惑点

a, b = a[b] = {}, 5的执行流程是怎样的?为什么会出现{…}结果是怎么来的

解决疑惑点

a, b = a[b] = {}, 5的执行流程是怎样的?

官方文档中关于赋值语句的形式:

(target_list "=")+ (expression_list | yield_expression)

个人翻译等式应该是这样: 目标列表=多个计算表达式列表 按照列表赋值的方式,则应该是表达式运算完后依次从左到右赋值给目标列表 现在知道了列表赋值从左到右,但是却不知道{},5是先赋值给a,b还是a[b] 我们可以通过下面这个案例来说明{},5到底先赋值给谁

lst=[] x=1 lst=lst[len(lst):] = lst[len(lst):] = [x] print(lst)

我们这里可以先假设lst=lst[len(lst):] = lst[len(lst):] = [x]是从右往左开始赋值的 但是真实输出的答案为: 所以我们在进行另一个假设:lst=lst[len(lst):] = lst[len(lst):] = [x]是从左往右开始赋值的 ???为什么是[1,1,1],那[1,1,1,1]到底怎么来的,反复看上面的图,和赋值表达式,唯一能证实的就是

S=[x] S1=S S2=S

这样运算才能获取[1,1,1,1],从而证实了python中如果存在多个目标时,会先将运算表达式赋值给最左边的目标,然后得到的结果分别赋值给其他目标

a,b=c=d=1,2 print(a,b) print(c) print(d)

通过上面的分析我们可以得到 "a, b = a[b] = {}, 5的执行流程是怎样的?"的答案了

1.a={},b=5 2.a[b]=a,b

为什么会出现{…}

**现在我们已经知道a[b]=a,b 那为什么会出现{…},{…}这个又是什么东西? 可以简单看个小案例

lst=lst[0]=[0] print(lst) //[[...]]

其实[[…]]指的是与 lst 引用了相同的对象。**及lst[0] is lst,当引用的相同的对象时,Python就会打印出[…] 由与a[b]=a,b,a[b]中的a和a,b中的a是相同的对象,所以则会导致出现{…},这种现象

结果是怎么来的

解决上面二个问题这个问题就很容易解决了

1.a,b={},5 2.a={},b=5 3.a[b]={},5 4.a[5]=({....},5)

疑惑代码2

a=[1,2,3] a+=[4,5,6] a=a+[7,8,9] print(a) //[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

疑惑点

+和+=有什么区别二者的效率一样吗

解决疑惑点

+和+=有什么区别

在python的内存机制中,当不可变对象改变了原有的值,其别名绑定到了新值上面,id肯定会改变 +和+=的区别可以从可变对象和不可变对象说起 对于+号操作，可变对象和不可变对象调用的都是__add__操作 对于+=号操作，可变对象调用__add__，不可变对象调用的是__iadd__(不可变对象没有__iadd__) __iadd__是原地修改 在列表中+号则是一个特例 因为python中列表使用+的时候,等价于list.extend(list2),所以列表的另一个操作数必须是列表

二者的效率一样吗

import timeit print(timeit.timeit("a = a + b + c", setup="a='a'*10000;b='b'*10000;c='c'*10000", number=100)) print(timeit.timeit("a += b + c", setup="a='a'*10000;b='b'*10000;c='c'*10000", number=100))

可以看出+=的效率明显高于+,但是二者效率的比较还是存在质疑 我们先从其机械指令来看为什么?

import dis def fun(): a = 1 b = 2 a = a + b a += b dis.dis(fun)

结果:

3 0 LOAD_CONST 1 (1) 2 STORE_FAST 0 (a) 4 4 LOAD_CONST 2 (2) 6 STORE_FAST 1 (b) 5 8 LOAD_FAST 0 (a) 10 LOAD_FAST 1 (b) 12 BINARY_ADD 14 STORE_FAST 0 (a) 6 16 LOAD_FAST 0 (a) 18 LOAD_FAST 1 (b) 20 INPLACE_ADD 22 STORE_FAST 0 (a) 24 LOAD_CONST 0 (None) 26 RETURN_VALUE

二者唯一区别在于BINARY_ADD与INPLACE_ADD,从现在看出+=的效率高一些只能说明INPLACE_ADD效率总是不低于BINARY_ADD,但是未必a+=b 比 a=a+b快 1.JIT影响，很可能二者最终是相同的机器指令，就是一模一样 2.例子中int是immutable， INPLACE_ADD未必真正意义的inplace,否则就破坏了int immutable原则，至少能确定不论哪种方式加，每加一次a的内存地址变一次，a新分配地址是整个过程最大的开销(加逻辑计算可以忽略)，在大量执行的情况下，二者应该开销基本一致，都是a内存分配开销 而且作者在莫论坛看到 所以a+=b和a=a+b在效率方面可能还是存在可变因素