在
前面的部分中，我们研究了切片，拆包/打包集合以及布尔运算和类型的某些功能。
评论中提到了将标量乘以标量的可能性：
a = [0] * 3 s = 'a' * 2 print(a, s)
一个或多或少经验丰富的python开发人员都知道
在编写时缺少
复制机制
a = [0] b = a b[0] = 1 print(a, b)
然后将输出以下代码？
b = a * 2 b[0] = 2 print(a, b)
在这种情况下，Python的工作原理是最少惊讶：变量a中有一个单位，即可以声明b以及如何
b = [1] * 2
在这种情况下的行为将是相同的：
b = a * 2 b[0] = 2 print(a, b)
但不是那么简单，python将列表的内容复制了很多倍，并构造了一个新列表。 并且在列表中存储了指向值的链接，并且如果以这种方式复制对不可变类型的引用时，一切都很好，但是由于可变的影响，在写入过程中会出现不复制的情况。
row = [0] * 2 matrix = [row] * 2 print(matrix)
列出生成器和numpy可以在这种情况下为您提供帮助。
可以添加甚至增加列表，任何迭代器都可以在右侧：
a = [0] a += (1,) a += {2} a += "ab" a += {1: 2} print(a)
有技巧的问题（供采访）：在python中，参数是通过引用还是通过值传递的？
def inc(a): a += 1 return a a = 5 print(inc(a)) print(a)
如我们所见，函数主体中值的更改并未更改其外部对象的值，由此可以得出结论，参数是通过值传递的，并编写以下代码：
def appended(a): a += [1] return a a = [5] print(appended(a))
像C ++这样的语言将变量存储在堆栈和动态内存中。 调用该函数时，我们将所有参数放在堆栈上，然后将控制权转移给该函数。 她知道堆栈中变量的大小和偏移量，因此她可以正确解释它们。
同时，我们有两个选择：将变量的内存复制到堆栈上，或将对对象的引用放入动态内存中（或更高级别的堆栈中）。
显然，当更改函数堆栈上的值时，动态内存中的值不会更改，但是当通过引用更改存储区时，我们将修改共享内存，因此指向同一存储区的所有链接都将“看到”新值。
在python中，他们放弃了类似的机制，例如，在创建变量时，用对象代替了变量名称的赋值机制：
var = "john"
解释器创建对象“ john”和“ name” var，然后将对象与给定名称关联。
调用函数时，不会创建任何新对象；而是会在其范围内创建与现有对象关联的名称。
但是python具有可变和不可变的类型。 例如，第二个对象包括数字：在算术运算期间，现有对象不会更改，但是会创建一个新对象，然后将其与现有名称相关联。 在此之后，如果没有单个名称与旧对象相关联，则将使用链接计数机制将其删除。
如果名称与变量类型的变量相关联，则在对其进行操作期间，对象的内存将更改；因此，与此存储区相关联的所有名称都会“看到”更改。
您可以在
文档中阅读有关此内容的
信息 ，
此处有更详细的说明。
另一个例子：
a = [1, 2, 3, 4, 5] def rev(l): l.reverse() return l l = a print(a, l)
但是，如果我们决定在函数外部更改变量，该怎么办？ 在这种情况下，全局修饰符将帮助我们：
def change(): global a a += 1 a = 5 change() print(a)
注意：请勿执行此操作（不严重，请不要在程序中使用全局变量，尤其是不要在您自己的程序中使用）。 最好只从函数中返回一些值：
def func(a, b): return a + 1, b + 1
但是，在python中还有另一个作用域和相应的关键字：
def private(value=None): def getter(): return value def setter(v): nonlocal value value = v return getter, setter vget, vset = private(42) print(vget())
在此示例中，我们创建了一个只能通过方法才能更改（并获得其值）的变量，您可以在类中使用类似的机制：
def private(value=None): def getter(): return value def setter(v): nonlocal value value = v return getter, setter class Person: def __init__(self, name): self.getid, self.setid = private(name) adam = Person("adam") print(adam.getid()) print(adam.setid("john")) print(adam.getid()) print(dir(adam))
但也许最好将自己限制在
__getattr__的
属性或
__setattr__的定义上。
您甚至可以定义
__delattr__ 。
python的另一个功能是存在两种获取属性的方法：__getattr__和
__getattribute__ 。
它们之间有什么区别？ 仅当找不到类中的属性时才调用第一个，而第二个是无条件的。 如果两者都在类中声明，则仅在__getattribute__中显式调用__getattr__或__getattribute__引发AttributeError时才调用__getattr__。
class Person(): def __getattr__(self, item): print("__getattr__") if item == "name": return "john" raise AttributeError def __getattribute__(self, item): print("__getattribute__") raise AttributeError person = Person() print(person.name)
最后，是python如何自由操作变量和范围的示例：
e = 42 try: 1 / 0 except Exception as e: pass print(e)
顺便说一下，这也许是第二个Python优于第三个python的唯一示例，因为它输出：
... print(e)