各位用户为了找寻关于深入理解Python中变量赋值的问题的资料费劲了很多周折。这里教程网为您整理了关于深入理解Python中变量赋值的问题的相关资料，仅供查阅，以下为您介绍关于深入理解Python中变量赋值的问题的详细内容
前言
在Python中变量名规则与其他大多数高级语言一样，都是受C语言影响的，另外变量名是大小写敏感的。 Python是动态类型语言，也就是说不需要预先声明变量类型，变量的类型和值在赋值那一刻被初始化，下面详细介绍了Python的变量赋值问题，一起来学习学习吧。
我们先看一下如下代码:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18c = {}
def foo():
f = dict(zip(list("abcd"), [1, 2 ,3 ,4]))
c.update(f)
if __name__ == "__main__":
a = b = d = c
b['e'] = 5
d['f'] = 6
foo()
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
输出结果：
? 1 2 3 4{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4, 'f': 6}
如果你对以上输出结果不感到奇怪，那么就不必往下看了。实际上本文要讨论的内容非常简单，不要为此浪费您宝贵的时间。
Python 属于动态语言，程序的结构可以在运行的过程中随时改变，而且 python 还是弱类型的语言，所以如果你是从静态、强类型编程语言转过来的，理解起 Python 的赋值，刚开始可能会感觉有些代码有点莫名其妙。
可能你会以为上面代码的输出会是这样的：
? 1 2 3 4{}
{'e': 5}
{}
{'f': 6}
你可能认为 a 没有被改变，因为没有看到哪里对它做了改变；b 和 d 的改变是和明显的；c 呢，因为是在函数内被改变的，你可能认为 c 会是一个局部变量，所以全局的 c 不会被改变。
实际上，这里的 a, b, c, d 同时指向了一块内存空间，这可内存空间保存的是一个字典对象。这有点像 c 语言的指针，a, b, c, d 四个指针指向同一个内存地址，也就是给这块内存其了 4 个笔名。所以，不管你改变谁，其他三个变量都会跟着变化。那为什么 c 在函数内部被改变，而且没有用 global 申明，但全局的 c 去被改变了呢？
我们再来看一个例子：
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10>>>a = {1:1, 2:2}
>>>b = a
>>>a[3] = 3
>>>b
{1: 1, 2: 2, 3: 3}
>>>a = 4
>>>b
{1: 1, 2: 2, 3: 3}
>>>a
4
当 b = a 时，a 与 b 指向同一个对象，所以在 a 中添加一个元素时，b 也发生变化。而当 a = 4 时， a 就已经不再指向字典对象了，而是指向一个新的 int 对象（python 中整数也是对象），这时只有 b 指向字典，所以 a 改变时 b 没有跟着变化。这是只是说明了什么时候赋值变量会发生质的改变，而以上的问题还没有被解决。
那么，我么再来看一个例子：
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16class TestObj(object):
pass
x = TestObj()
x.x = 8
d = {"a": 1, "b": 2, "g": x}
xx = d.get("g", None)
xx.x = 10
print("x.x:%s" % x.x)
print("xx.x: %s" % xx.x)
print("d['g'].x: %s" % d['g'].x)
# Out:
# x.x:10
# xx.x: 10
# d['g'].x: 10
由以上的实例可以了解到，如果仅改变对象的属性（或者说成是改变结构），所有指向该对象的变量都会随之改变。但是如果一个变量重新指向了一个对象，那么其他指向该对象的变量不会随之变化。所以，最开始的例子中，c 虽然在函数内部被改变，但是 c 是全局的变量，我们只是在 c 所指向的内存中添加了一个值，而没有将 c 指向另外的变量。
需要注意的是，有人可能会认为上例中的最后一个输出应该是 d['g'].x: 8。 这样理解的原因可能是觉得已经把字典中 ‘g' 所对应的值取出来了，并重新命名为 xx，那么 xx 就与字典无关了。其实际并不是这样的，字典中的 key 所对应的 value 就像是一个指针指向了一片内存区域，访问字典中 key 时就是去该区域取值，如果将值取出来赋值给另外一个变量，例如 xx = d['g'] 或者 xx = d.get("g", None)，这样只是让 xx 这个变量也指向了该区域，也就是说字典中的键 ‘g' 和 xx 对象指向了同一片内存空间，当我们只改变 xx 的属性时，字典也会发生变化。
下例更加直观的展示了这一点：
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17class TestObj(object):
pass
x = TestObj()
x.x = 8
d = {"a": 1, "b": 2, "g": x}
print(d['g'].x)
xx = d["g"]
xx.x = 10
print(d['g'].x)
xx = 20
print(d['g'].x)
# Out:
# 8
# 10
# 10
这个知识点非常简单，但如果没有理解，可能无法看明白别人的代码。这一点有时候会给程序设计带来很大的便利，例如设计一个在整个程序中保存状态的上下文：
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31class Context(object):
pass
def foo(context):
context.a = 10
context.b = 20
x = 1
def hoo(context):
context.c = 30
context.d = 40
x = 1
if __name__ == "__main__":
context = Context()
x = None
foo(context)
hoo(context)
print(x)
print(context.a)
print(context.b)
print(context.c)
print(context.d)
# Out：
# None
# 10
# 20
# 30
# 40
示例中我们可以把需要保存的状态添加到 context 中，这样在整个程序的运行过程中这些状态能够被任何位置被使用。
在来一个终结的例子，执行外部代码：
outer_code.py
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12from __future__ import print_function
def initialize(context):
g.a = 333
g.b = 666
context.x = 888
def handle_data(context, data):
g.c = g.a + g.b + context.x + context.y
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print("outer space: a is %s" % a)
print("outer space: context is %s" % context)
main_exec.py
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48from __future__ import print_function
import sys
import imp
from pprint import pprint
class Context(object):
pass
class PersistentState(object):
pass
# Script starts from here
if __name__ == "__main__":
outer_code_moudle = imp.new_module('outer_code')
outer_code_moudle.__file__ = 'outer_code.py'
sys.modules["outer_code"] = outer_code_moudle
outer_code_scope = code_scope = outer_code_moudle.__dict__
head_code = "import numpy as npnfrom main_exec import PersistentStateng=PersistentState()"
exec(head_code, code_scope)
origin_global_names = set(code_scope.keys())
with open("outer_code.py", "rb") as f:
outer_code = f.read()
import __future__
code_obj = compile(outer_code, "outer_code.py", "exec", flags=__future__.unicode_literals.compiler_flag)
exec(code_obj, code_scope)
# 去除掉内建名字空间的属性，仅保留外部代码中添加的属性
outer_code_global_names = set(outer_code_scope.keys()) - origin_global_names
outer_func_initialize = code_scope.get("initialize", None)
outer_func_handle_data = code_scope.get("handle_data", None)
context = Context()
context.y = 999
outer_func_initialize(context)
outer_func_handle_data(context, None)
g = outer_code_scope["g"]
assert g.c == 2886
print("g.c: %s" % g.c)
print(dir(g))
print(dir(context))
pprint(outer_code_moudle.__dict__)
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。