堅強的del

class SomeClass: def __del__(self): print("Deleted!") x = SomeClass() y = x del x del y # 輸出：Deleted!

你發現了幾個問題？第一、一個變量刪除了兩次竟然沒有報錯。第二、執行了兩次刪除只有一次打印了刪除操作。修改一下上面的代碼

x = SomeClass() y = x print(dir()) # 輸出：['SomeClass', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'x', 'y'] del x print(y) # 輸出：<__main__.SomeClass object at 0x108f55890> print(dir()) # 輸出： del y print(dir()) Deleted! ['SomeClass', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']

可以看到x、y是兩個變量，但是他們指向了同一個對象，Python使用引用計數進行內存管理，所以當x=SomeClass()的時候，對象上的指針引用計數從0變1，y=x的時候，引用計數加1變成2.

del x 并不會立刻調用 x.__del__().

每當遇到 del x, Python 會將對象的引用數減1, 當對象的引用計數減到0時才會真正的刪除對象，因此調用x.__del__().

迭代列表時刪除元素

list_1 = [1, 2, 3, 4] list_2 = [1, 2, 3, 4] list_3 = [1, 2, 3, 4] list_4 = [1, 2, 3, 4] for idx, item in enumerate(list_1): del item for idx, item in enumerate(list_2): list_2.remove(item) for idx, item in enumerate(list_3[:]): list_3.remove(item) for idx, item in enumerate(list_4): list_4.pop(idx) print(list_1) # 輸出：[1, 2, 3, 4] print(list_2) # 輸出：[2, 4] print(list_3) # 輸出：[] print(list_4) # 輸出：[2, 4]

我們先看一下del, remove和pop的不同:

del var_name 只是從本地或全局命名空間中刪除了var_name (這就是為什么 list_1 沒有受到影響).

remove 會刪除第一個匹配到的指定值, 而不是特定的索引, 如果找不到值則拋出ValueError 異常.

pop 則會刪除指定索引處的元素并返回它, 如果指定了無效的索引則拋出 IndexError 異常.

list_2/list_4為什么輸出[2, 4]

列表迭代是按索引進行的, 所以當我們從list_2或list_4中刪除1時, 列表的內容就變成了 [2, 3, 4]. 剩余元素會依次位移, 也就是說, 2 的索引會變為 0, 3 會變為 1. 由于下一次迭代將獲取索引為 1 的元素 (即 3), 因此 2 將被徹底的跳過. 類似的情況會交替發生在列表中的每個元素上.

list_3為什么會輸出[]

這個好像比較符合我們的預期值，這里寫法有些不一樣，我們看一看下面代碼

a = [1, 2, 3, 4] print(id(a)) # 輸出：4523069920 print(id(a[:])) # 輸出：4523072480

看出來問題了嗎？切片操作會創建一個新對象，所以不存在上面的問題

循環變量泄漏!

for x in range(7): if x == 6: print(x, ': for x inside loop') print(x, ': x in global') # 輸出：6 : for x inside loop # 輸出：6 : x in global

在 Python 中, for 循環使用所在作用域并在結束后保留定義的循環變量. 如果我們曾在全局命名空間中定義過循環變量. 在這種情況下, 它會重新綁定現有變量。但是要注意列表推導式里的局部變量是不能在外部使用的。

print([x for x in range(5)]) # 輸出：[0, 1, 2, 3, 4] print(x, ': x in global') # 輸出： # Traceback (most recent call last): # NameError: name 'x' is not defined

當心默認的可變參數!

def some_func(default_arg=[]): default_arg.append("some_string") return default_arg print(some_func()) # 輸出：['some_string'] print(some_func()) # 輸出：['some_string', 'some_string'] print(some_func()) # 輸出：['some_string', 'some_string', 'some_string'] print(some_func()) # 輸出：['some_string', 'some_string', 'some_string', 'some_string']

這里必須要敲黑板、敲黑板、敲黑板，在很多編程語言中函數都有默認參數，但是Python中默認參數不一樣，因為python中默認參數是存儲在一個獨立的區域，當函數被定義的時候，默認參數被創建，直到程序終止。當我們默認參數為不可變對象時，與其他語言類似。但是如果默認參數為不可變對象時，每一次的變化就會被記住，這種問題非常嚴重，經常發生問題的時候我們找不到問題點。所以我們建議大家一定不要把可變對象設置為默認參數，可以使用如下方式進行修改：

def some_func(default_arg=None): if not default_arg: default_arg = [] default_arg.append("some_string") return default_arg print(some_func()) # 輸出：['some_string'] print(some_func()) # 輸出：['some_string']

同人不同命!

a = [1, 2, 3, 4] b = a a = a + [5, 6, 7, 8] print(a) # 輸出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] print(b) # 輸出：[1, 2, 3, 4]

這里牽扯到python中賦值運算符的本質問題，后面直播或者出視頻來解釋一下，一定要記住：賦值運算符等同于創建新對象。這一點也很重要，主要是針對定位問題。

a += b 并不總是與 a = a + b 表現相同. 類實現 op= 運算符的方式 也許 是不同的, 列表就是這樣做的.

表達式 a = a + [5,6,7,8] 會生成一個新列表, 并讓 a 引用這個新列表, 同時保持 b 不變.

表達式 a += [5,6,7,8] 實際上是使用的是 "extend" 函數, 所以 a 和 b 仍然指向已被修改的同一列表.

外部作用域變量

a = 1 def some_func(): return a def another_func(): a += 1 return a print(some_func()) # 輸出：1 print(another_func()) # 輸出： # Traceback (most recent call last): # another_func() # a += 1 # UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

當你在作用域中對變量進行賦值時, 變量會變成該作用域內的局部變量. 因此 a 會變成 another_func 函數作用域中的局部變量, 但它在函數作用域中并沒有被初始化, 所以會引發錯誤.

可以閱讀這個簡短卻很棒的指南, 了解更多關于 Python 中命名空間和作用域的工作原理.

想要在 another_func 中修改外部作用域變量 a 的話, 可以使用 global 關鍵字

def anothre_func(): global a a += 1 return a