is 运算符是判定同一性而不是相等性的
zip 函数可以作用于任意多的序列,也可以应对不等长的序列:当最短的序列"用完“的时候就会停止
函数参数赋值:def try_to_change(n):
def try_to_change(n):
n = 'Mr. Gumby'
name = 'Mr .Entity'
try_to_change(name)
name
'Mrs. Entity'
实际运行方式:name = 'Mrs.Entity' n=name n= 'Mr. Gumby' name 还是等于‘Mrs.Entity’
但是当两个变量同时引用一个列表的时候,它们的确是同时引用一个列表的
Python的函数参数传递:传值?引用?
转载http://blog.csdn.net/winterttr/archive/2008/06/27/2590741.aspx
作者:winterTTr (转载请注明)
我想,这个标题或许是很多初学者的问题。尤其是像我这样的对C/C++比较熟悉,刚刚进入python殿堂的朋友们
。C/C++的函数参数的传递方式根深蒂固的影响这我们的思维--引用?传值?究竟是那种呢。
呵呵,语言的特性决定了是使用的方法,那么,现在我们来探究一下python的函数参数传递方式。
在开始之前,我们有必要分清一下python的一些基础概念。
首先要说的是:变量 与 对象
在python中,类型属于对象,变量是没有类型的,这正是python的语言特性,也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解
是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉。所以,希望大家在看到一个python变量的时候,把变量和真正的内存对象分开。
类型是属于对象的,而不是变量。
这样,很多问题就容易思考了。
例如:
nfoo = 1 #一个指向int数据类型的nfoo(再次提醒,nfoo没有类型)
lstFoo = [1] #一个指向list类型的lstFoo,这个list中包含一个整数1。
对应于上一个概念,就必须引出另了另一概念,这就是“可更改”(mutable)与“不可更改”(immutable)对象
。
对于python比较熟悉的人们都应该了解这个事实,在python中,strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象,而list,dict等则是可以修改的对象。那么,这些所谓的可改变和不可改变影响着什么呢?
还是上面的例子:
nfoo = 2
这时,内存中原始的1对象因为不能改变,于是被“抛弃”,另nfoo指向一个新的int对象,其值为2
lstFoo[0] = 2
更改list中第一个元素的值,因为list是可改变的,所以,第一个元素变更为2,其实应该说有一个新int对象被指定给lstFoo
所指向的对象的第一个值,但是对于lstFoo
来说,所指向的对象,并没有变化,就是这个看似void*的变量所指向的对象仍旧是刚刚的那个有一个int对象的list。(听着有点晕吧,仔细琢磨一下
就明白了,嘿)
好了,被我这么填鸭似的复习了一下python的基础知识,改转回题目的问题了,Python的函数参数传递:传值?引用?
对于变量(与对象相对的概念),其实,python函数参数传递可以理解为就是变量传值操作(注意哦,我说的是变量,不是对象 =_= )
接着说例子好了:
def ChangeInt( a ):
a = 10 # change the number
nfoo = 2
ChangeInt(nfoo)
print nfoo #结果是2
这时发生了什么,有一个int对象2,和指向它的变量nfoo,当传递给ChangeInt的时候,按照传值的方式,复制了变量nfoo的值,这样,a就是nfoo指向同一个Int对象了,函数中a=10的时候,发生什么?
(还记得我上面讲到的那些概念么),int是不能更改的对象,于是,做了一个新的int对象,另a指向它(但是此时,被变量nfoo指向的对象,没有发生变化),于是在外面的感觉就是函数没有改变nfoo的值,看起来像C++中的传值方式。
def ChangeList( a ):
a[0] = 10 # change the number
lstFoo = [2]
ChangeList(lstFoo )
print nfoo #结果是[10]
当传递给ChangeList的时候,变量仍旧按照“传值”的方式,复制了变量lstFoo 的值,于是a和lstFoo
指向同一个对象,但是,list是可以改变的对象,对a[0]的操作,就是对lstFoo指向的对象的内容的操作,于是,这时的a[0] =
10,就是更改了lstFoo 指向的对象的第一个元素,所以,再次输出lstFoo
时,显示[10],内容被改变了,看起来,像C++中的按引用传递。
恩,现在是不是对python中的变量和对象的概念有了更深入的理解了呢?
通过我上面的解释,我想大家也可以自己搞定其他类型对象的传递问题了吧。
python 生成器
yeild 生成器不仅“记住”了它数据状态。 生成器还“记住”了它在流控制构造(在命令式编程中,这种构造不只是数据值)中的
位置。
当你问生成器要一个数时,生成器会执行,直至出现 yield 语句,生成器把 yield 的参数给你,之后生成器就不会往下继续运行。
当你问他要下一个数时,他会从上次的状态开始运行,直至出现yield语句,把参数给你,之后停下。如此反复直至退出函数。
python 网络通信
forking, threading ,asynchronous I/O
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