来源: ApacheCN『USF MSDS501 计算数据科学中文讲义』翻译项目 原文: Data Aliasing 译者: 飞龙 协议: CC BY-NC-SA 4.0 编程最棘手的事情之一是确切地确定变量所指的数据。 请记住,我" />
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USF MSDS501 计算数据科学中文讲义 2.5 数据别名

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来源:ApacheCN『USF MSDS501 计算数据科学中文讲义』翻译项目

原文:Data Aliasing

译者:飞龙

协议:CC BY-NC-SA 4.0

编程最棘手的事情之一是确切地确定变量所指的数据。 请记住,我们使用datasalary这样的名称来表示保存数据值的内存单元。 名称比物理内存地址更容易记住,但我们可能被愚弄。 例如,显然两个变量xy都可以具有相同的整数值 7:

x = y = 7
print(x,y)

# 7 7

但是,你知道他们都指的是同一个 7 对象吗? 换句话说,Python 中的变量始终是引用或指向数据的指针,因此变量在技术上并不是持有值。 指针就像电话号码“指向”手机,但指针本身不是手机本身。

我们可以使用内置的id(x)函数来发现这个间接的秘密层次,该函数返回由x指向的物理内存地址。 为了证明这一点,让我们问一下xy指向的是什么:

x = y = 7
print(id(x))
print(id(y))

'''
4468307488
4468307488
'''

哇! 他们是一样的。 该数字表示 Python 存储共享对象 7 的内存位置。

当然,作为程序员,我们并不认为这些原子元素指的是同一个对象;请记住他们这样做。 我们更有可能将它们视为相同数字的副本,因为lolviz在视觉上显示:

from lolviz import *
callviz(varnames=['x','y'])

svg

让我们验证字符串是否发生了同样的事情:

name = 'parrt'
userid = name # userid now points at the same memory as name
print(id(name))
print(id(userid))

'''
4506178760
4506178760
'''

好的,很好,所以我们实际上共享相同的内存地址来保存字符串'parrt',并且两个变量名都指向同一个共享空间。我们在语言实现中称之为别名

当我们开始更改共享数据时,事情才会变得怪异。整数和字符串不会发生这种情况,因为它们是不可变的(无法更改)。让我们看一个列表的两个相同副本:

you = [1,3,5]
me  = [1,3,5]
print(id(you))
print(id(me))
callviz(varnames=['you','me'])

'''
4508962504
4508962440
'''

svg

这些列表具有相同的值,但存在不同的内存地址。他们不是别名;它们不是共享的。因此,更改一个不会改变另一个:

you = [1,3,5]
me  = [1,3,5]
print(you, me)
you[0] = 99
print(you, me)

'''
[1, 3, 5] [1, 3, 5]
[99, 3, 5] [1, 3, 5]
'''

另一方面,让我们看看如果我们让youme共享相同的列表副本(指向相同的内存位置)会发生什么:

you = [1,3,5]
me  = you
print(id(you))
print(id(me))
print(you, me)
callviz(varnames=['you','me'])

'''
4509139464
4509139464
[1, 3, 5] [1, 3, 5]
'''

svg

现在,更改一个似乎改变另一个,但实际上两者都刚好引用内存中的相同位置:

you[0] = 99
print(you, me)
callviz(varnames=['you','me'])

# [99, 3, 5] [99, 3, 5]

svg

不要混淆“更改列表元素”和“更改指向列表的指针”:

you = [1,3,5]
me  = you
callviz(varnames=['you','me'])

svg

me = [9,7,5] # doesn't affect `you` at all
print(you)
print(me)
callviz(varnames=['you','me'])

'''
[1, 3, 5]
[9, 7, 5]
'''

svg

当我们将列表或其他数据结构传递给函数时,这种数据别名大量存在。 将Quantity列表传递给其参数名为data的函数,意味着这两个是别名。 我们将在使用函数组织代码的“符号可见性”部分中,更详细地查看这个现象。

浅复制

X = [[1,2],[3,4]]
Y = X.copy() # shallow copy
callviz(varnames=['X','Y'])

svg

X[0][1] = 99
callviz(varnames=['X','Y'])
print(Y)

# [[1, 99], [3, 4]]

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