Python小知识-Python中的变量赋值 - 网站源码_资源分享

从我的QQ社会公众号把该文搬回来了～～～

0 结语

Python中的表达式在采用中很简洁，能不高度关注类别，任一表达式，对合作开发而言工作效率获得了提高，但若不介绍当中的分子结构，常常也会犯许多讲错，让合作开发展开的不所以简洁，责任编辑就从词汇结构设计和下层基本原理的视角，带我们认知Python中的表达式。

上面他们从两个单纯范例已经开始：

a = 3

当他们标识符中载入a=3时究竟出现了啥，从基本概念上而言，Python会继续执行四个相同的关键性步骤来顺利完成那个允诺：

建立了两个第一类来代表者值3 若是a仍未建立会建立两个表达式a 将表达式a和捷伊第一类3展开关连，称表达式a为第一类3的两个提及

上文提及的四个URL，“第一类”、“表达式”、“提及”是Python中让表达式以求运转的关键性，他们在下一拍子细看道来。

1 表达式、第一类、提及

先从基本概念讲起：

第一类是重新分配的几块缓存，有足够多的内部空间去则表示它所代表者的值。

表达式是两个控制系统表的原素，保有对准第一类的相连的内部空间。

提及时手动逐步形成的从表达式到第一类的操作符。

接著上该文a=3的四个关键性步骤，咱减少句标识符:

a = 3 b = a

上面透过两张图表观了这段话继续执行的结论：

有关b=a引发的操作为b同样也对准了3，建立了从表达式b到第一类3的提及，此部分实现了python的表达式操作。此部分引出了Python中的表达式操作的秘密，上面咱先来看一下为什么Python中表达式表达式时不用指定表达式的类别呢，实际上从上面的基本概念中已经发现了两个重要定义：

>>> 类别属于第一类，而不是表达式

为了认知第一类类别是如何采用的，他们看一下对两个表达式多次表达式的结论：

a = 3 a = wali a = 3.1415926

从表面上看，a已经开始是两个整数，接著变成两个字符串，最后变成两个浮点，对学习过C词汇的人而言，那个是无法认知的，但对python而言，这是能继续执行的。看起来像是a的类别在连续改变，实际上他们认知了表达式、提及、第一类的基本概念以及“类别属于第一类，而不是表达式”这些科学知识后，他们会发现，实际出现了如下的事情：

继续执行中分别建立了整数类别的第一类3，字符串的第一类“wali”以及浮点数的第一类3.14，表达式a并不保有这些类别，只是单纯的透过提及分别对准了四个第一类。

进一步深入研究就会发现，从Python词汇实现的视角而言，每个第一类都包含了两个头部信息，当中就标识了那个第一类的类别。

此外，还有两个基本概念“提及计数器”，他们再来看下，最已经开始的标识符：

a = 3 b = a

可能聪明的读者已经心里默默计算出对第一类3的提及计数器的值为2，分别为表达式a和表达式b对第一类3的提及。是的，提及计数器的定义就是这么明了，用于表观用于对准同两个第一类的提及的个数。透过表达式间的表达式操作，手动的计算第一类的提及计数。

所以，他们又会问提及计数器有啥用呢，为啥要多此一举来计算有多少个表达式提及同两个表达式呢，此时他们引出两个捷伊基本概念：第一类的垃圾回收。

2 第一类的垃圾回收机制

在上一节中，他们有一段标识符：

a = 3 a = wali a = 3.1415926

他们会进一步思考，当我把a从对准整数第一类3改变为对准字符串第一类‘wali’时，那第一类3出现了啥？难道一直放在缓存里，如果第一类非常大，那岂不是很占用缓存，实际上Python结构设计者早就为他们考虑的很周全了：

在Python中，每当两个表达式名被赋予了两个捷伊第一类，之前的那个第一类内部空间就会被回收（前提为此第一类没有被其他的表达式名或第一类所提及），这种手动回收第一类内部空间的技术叫做垃圾回收。

这里如何判断何时回收，就得用到上一节所说的两个非常重要的基本概念，第一类提及计数器，当计数器值为0标识无表达式或第一类提及，手动回收第一类内部空间。到此，他们明白了第一类提及计数器的重要作用，也认知了，除了他们看到的标识符，Python也在默默的为他们做不少手动化的事情。

3 表达式所对准的第一类相同会有何相同？

#example 1 a = 3 b = a a = 5

他们回到上面的范例中，如果a出现变化，所以b会跟着出现变化吗？理论上对准同两个第一类是会跟着出现变化的，但是这里的答案是不会，因为对象3是数字，不可变第一类，所以只能重新建立两个捷伊第一类5，然后a对准第一类5，但是如果a所对准的第一类是两个可变的第一类，比如说列表，就会和他们想的一样b也会跟着出现变化，如上面的范例所示：

#example 2 a = [1,2,3] b = a a[0] = 3 L = a is b >>>True M = a == b >>>True

所以看上面的范例，范例2 和范例3 有什么区别呢？

#example 3 a = [1,2,3] b = [1,2,3] L = a is b >>>False M = a == b >>>True

在python中有两种方法检测表达式是否相等，is 和 == ，当中==是判断表达式所对准的第一类的值是否相等，is是判断第一类的同一性，如果两个表达式精确的对准同一第一类，is操作符才会返回True，也能认知为is操作符，是比较实现提及的操作符是否相同，范例2中表达式a和表达式b对准同两个第一类，所以L和M都是True，但是范例三中表达式a和表达式b对准相同的第一类，所以才会出现范例3上面的L和M的值的不一样的情况～但是如果上面的范例又会出现相同的结论：

#example 4 a = 3 b = 3 L = a is b >>>True M = a == b >>>True #example 5 c = [1,2,3] K = c[2] is a >>>True

这是为什么呢？因为3 为不可变第一类，为了节省缓存消耗，只会保留一份，不管有多少个提及对准第一类3，第一类3都只有一份，范例5也很好的证明了这一点～