一个关于 += 的谜题
原文链接: 一个关于 += 的谜题
今天在看书过程中发现了一个问题,还挺有意思的,分享给大家。
下面两个 Python 表达式会产生什么结果?
t = (1, 2, [3, 4])
t[2] += [5, 6]
给四个备选答案:
t
变成(1, 2, [3, 4, 5, 6])
。- 因为 tuple 不支持对它的元素赋值,所以会抛出
TypeError
异常。 - 以上两个都不是。
- 以上两个都是对的。
当时看到这个问题,第一反应就是选 2。因为 tuple 是不可变对象,不支持对它的元素赋值,会报错。
但事实上,这道题的正解是 4。
在终端里验证一下:
Python 3.8.2 (default, Oct 2 2020, 10:45:42)
[Clang 12.0.0 (clang-1200.0.32.27)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>> t = (1, 2, [3, 4])
>>> t[2] += [5, 6]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: "tuple" object does not support item assignment
结果是没问题的,t
被修改了,但是也报错了。
还可以在 Python Tutor 上分析一下:
网站地址: https://pythontutor.com/
这个网站可以可视化分析 Python 的运行过程和原理。
执行第一个表达式:
执行第二个表达式:
为什么会这样呢?可以从两个方面来解释:
一、对象类型
Python 中的对象可以分成两类,可变对象和不可变对象,比如一些内置类型:
- 可变对象:list,set,dict。
- 不可变对象:int,float,bool,string,tuple。
举一个例子:
可变对象:
>>> a = [1, 2, 3]
>>> id(a)
2139167246856
>>> b = a
>>> id(b)
2139167246856
>>> a[1] = 4
>>> a
[1, 4, 3]
>>> b
[1, 4, 3]
>>> id(a)
2139167246856
>>> id(b)
2139167246856
可以看到,改变 a
的同时 b
也跟着变,因为他们始终指向同一个地址。
不可变对象:
>>> a = (1, 2, 3)
>>> id(a)
2139167074776
>>> b = a
>>> a = (4, 5, 6)
>>> a
(4, 5, 6)
>>> b
(1, 2, 3)
>>> id(a)
2139167075928
>>> id(b)
2139167074776
可以看到,a
的值改变后,它的地址也发生了变化,而 b
还是原来的地址,并且原地址中的内容也没有发生变化。
二、字节码
首先解释一下字节码是什么?
Python 执行程序时会把源码文件编译成字节码文件,存放在 __pycahe 目录内,文件用 .pyc
结尾。之后如果不再修改源码文件,运行时则直接使用 .pyc
文件编译成机器码,这样不但运行速度快,而且支持多个操作系统。
字节码,其实就是一种中间代码。
下面用 dis 模块来看一下表达式 s[a] += b
的执行过程:
>>> import dis
>>> dis.dis("s[a] += b")
1 0 LOAD_NAME 0 (s)
2 LOAD_NAME 1 (a)
4 DUP_TOP_TWO
6 BINARY_SUBSCR
8 LOAD_NAME 2 (b)
10 INPLACE_ADD
12 ROT_THREE
14 STORE_SUBSCR
16 LOAD_CONST 0 (None)
18 RETURN_VALUE
>>>
通过分析字节码,可以看到其中的关键三步:
4 DUP_TOP_TWO
:将s[a]
存入 TOS(Top Of Stack)。10 INPLACE_ADD
:执行TOS += b
,带入到文章开头的表达式,就相当于向t[2]
中添加元素,因为t[2]
是 list,可变对象,所以这一操作没有问题。14 STORE_SUBSCR
:将结果保存回s[a] = TOS
,这相当于将结果重新赋值回t
,由于t
是 tuple,不可变对象,所以报错。
虽然这个问题在平时开发中可能并不常见,但通过分析还是有不少知识点可以深挖的。
简单总结以下三点:
- 不要把可变对象放在元组里面。
- 增量赋值不是一个原子操作。我们刚才也看到了,它虽然抛出了异常,但还是完成了操作。
- 查看 Python 的字节码并不难,而且它对我们了解代码背后的运行机制很有帮助。
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