python3 赋值与内存空间

古城微笑少年丶 2021-07-28 19:30 259阅读 0赞

先看一个例子：

x = [1, 2, 3]
    y = x
    x[1] = 100
    
    print(f"{x=} {y=}")

输出：

x=[1, 100, 3] 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。

### 简单类型 ###

先来看这一段代码在Python中的执行过程。

x = 500
    y = x
    y = 'foo'
    
    print(f"{x=} {y=}")

输出：

x=500 y='foo'

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。

执行 x = 500

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>内存</th> 
   <th>命名空间</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>pos1 : PyInt(500)</code>&nbsp;(不可变)</td> 
   <td><code>x : pos1</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

`执行 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。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>内存</th> 
   <th>命名空间</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>pos1 : PyInt(500)</code>&nbsp;(不可变)</td> 
   <td><code>x : pos1</code><br><code>y : pos1</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

`执行 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。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>内存</th> 
   <th>命名空间</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>pos1 : PyInt(500)</code>&nbsp;(不可变)<br><code>pos2 : PyStr('foo')</code>&nbsp;(不可变)</td> 
   <td><code>x : pos1</code><br><code>y : pos2</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

对这一过程进行验证，可以使用 `id` 函数。

x = 500
    id(x)
    # 输出 2389590724080
    
    y = x
    id(y)
    # 输出 2389590724080
    
    x is y
    # 输出 True
    
    y = 'foo'
    id(y)
    # 输出 2389590458928

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：

x = 500
    id(x)
    # 输出 2389590723696
    
    y = 500
    id(y)
    # 输出 2389590722000
    
    x is y
    # 输出 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：

x = 2
    id(x)
    # 输出 140706675988160
    
    y = 2
    id(y)
    # 输出 140706675988160
    
    x is y
    # 输出 True

### 容器类型 ###

现在来看另一段代码：

x = [500, 501, 502]
    y = x
    y[1] = 600
    y = [700, 800]
    
    print(f"{x=} {y=}")

输出：

x=[500, 600, 502] y=[700, 800]

执行 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。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>内存</th> 
   <th>命名空间</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>pos1 : PyInt(500)</code>&nbsp;(不可变)&nbsp;<br><code>pos2 : PyInt(501)</code>&nbsp;(不可变)&nbsp;<br><code>pos3 : PyInt(502)</code>&nbsp;(不可变)&nbsp;<br><code>pos4 : PyList(pos1, pos2, pos3)</code>&nbsp;(可变)</td> 
   <td><code>x : pos4</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

`执行 y = x`

并没有创建新的对象，只需要将 `y` 指向 `pos4` 即可。

`执行 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。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>内存</th> 
   <th>命名空间</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>pos1 : PyInt(500)</code>&nbsp;(不可变)&nbsp;<br><code>pos2 :</code>&nbsp;垃圾回收&nbsp;<br><code>pos3 : PyInt(502)</code>&nbsp;(不可变)&nbsp;<br><code>pos4 : PyList(pos1, pos5, pos3)</code>&nbsp;(可变)<br><code>pos5 : PyInt(600)</code>&nbsp;(不可变)</td> 
   <td><code>x : pos4</code><br><code>y : pos4</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

`执行 y = [700, 800]`

首先创建这个列表，然后将变量 `y` 指向它。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>内存</th> 
   <th>命名空间</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>pos1 : PyInt(500)</code>&nbsp;(不可变)&nbsp;<br><code>pos3 : PyInt(502)</code>&nbsp;(不可变)&nbsp;<br><code>pos4 : PyList(pos1, pos5, pos3)</code>&nbsp;(可变)<br><code>pos5 : PyInt(600)</code>&nbsp;(不可变)&nbsp;<br><code>pos6 : PyInt(700)</code>&nbsp;(不可变)<br><code>pos7 : PyInt(800)</code>&nbsp;(不可变)<br><code>pos8 : PyList(pos6, pos7)</code>&nbsp;(可变)</td> 
   <td><code>x : pos4</code>&nbsp;<br><code>y : pos8</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 过程验证 ###

执行代码

x = [500, 501, 502]
    print(id(x[0]))
    print(id(x[1]))
    print(id(x[2]))
    print(id(x))

输出：

> 48220224  
> 48220248  
> 48220200  
> 54993032

执行代码

y = x
    print(id(y))

输出

> 54993032

执行代码

x is y

输出