变量赋值和修改（在python中）[重复]答案

【问题标题】：Variable assignment and modification (in python) [duplicate]变量赋值和修改（在python中）[重复]
【发布时间】：2011-10-11 06:05:55
【问题描述】：

当我运行这个脚本时（Python v2.6）：

a = [1,2]
b = a
a.append(3)
print a
>>>> [1,2,3]
print b
>>>> [1,2,3]

我希望 print b 输出 [1,2]。当我所做的只是改变a时，为什么b会改变？ b 是否与 a 永久绑定？如果是这样，我可以让他们独立吗？怎么样？

【问题讨论】：

@Felix 我想说不完全是一个骗局——他不仅问如何克隆，还问为什么 Python 会以某种方式运行。
"Python has names" 是关于此行为的更好的教程/介绍的非常好的部分。
@thegrinner：是的，我有点太快了。只是暗示一下会更好。

标签： python list variables

【解决方案1】：

简答 - 指针。

当您键入b = a 时，它会将b 设置为查看a 查看的同一数组。您必须使用元素的副本创建一个新数组来分隔它们。在这种情况下，b = [n for n in a] 之类的东西可以正常工作。对于更复杂的操作，您可能需要查看http://docs.python.org/library/copy.html。

【讨论】：

b = a[:] 也有效，而且更“pythonic”（或者他们这么说）

【解决方案2】：

Python 中的对象是通过引用存储的——您不是将a 的值分配给b，而是一个指向a 指向的对象的指针。

要模拟按值分配，您可以像这样复制：

import copy

b = copy.copy(a)

# now the code works as "expected"

请注意，这有性能劣势。

在数组的情况下，有一个依赖切片的特殊方法：

b = a[:]

# code also works as expected here

更新——除此之外，你可以使用一些对象的构造函数——这包括列表：

b = list(a)

【讨论】：

DiggyF 在下面的评论中指出了这一点 - 出于可读性原因和任何与 numpy 一起使用的原因，您需要将 b = a[:] 替换为 b = list(a)。

【解决方案3】：

a 是指向列表[1,2] 的指针。

当你给b = a赋值时，b的值就是[1,2]列表的地址。

因此，当您执行a.append(3) 时，您实际上并没有更改a，而是更改了a 指向的列表。由于a 和b 都指向同一个列表，因此当您修改另一个时，它们似乎都会发生变化。

【讨论】：

【解决方案4】：

您可能想查看this 链接。你在这里遇到的问题是a 和b 都指向同一个内存位置，所以改变一个会改变另一个。相反，你想做这样的事情：

a = [1,2]
b = list(a)

【讨论】：

来自链接中的文章：“下次您看到 [:] 尝试将其替换为列表时，您的代码应该更具可读性。这样做，魔鬼在细节中。”。所以建议使用b=list(a)。这也是一个好主意，因为当人们从列表切换到 numpy 数组时，a[:] 将引用相同的数据。

【解决方案5】：

如果你只是想将列表 a 的内容复制到 b，而不是让 b 成为指向 a 的指针：

b = a[:]

使用切片运算符会将列表的内容复制到 b 中，这样您的示例将变为：

a = [1,2]
b = a[:]
a.append(3)
print a
>>>> [1,2,3]
print b
>>>> [1,2]

【讨论】：

【解决方案6】：

Python 中的内存管理涉及一个私有堆内存位置，其中包含所有 Python 对象和数据结构。

Python 的运行时只处理对对象的引用（它们都存在于堆中）：Python 堆栈中的内容总是对存在于其他地方的值的引用。

>>> a = [1, 2]

>>> b = a

>>> a.append(3)

这里我们可以清楚的看到变量b和a绑定到同一个对象上。

您可以使用is 运算符来测试两个对象在物理上是否相同，这意味着它们在内存中是否具有相同的地址。这也可以使用id() 函数进行测试。

>>> a is b
>>> True
>>> id(a) == id(b)
>>> True

因此，在这种情况下，您必须明确要求提供副本。完成此操作后，两个不同的列表对象之间将不再有任何联系。

>>> b = list(a)
>>> a is b
>>> False

【讨论】：