[PYTHON] Comprendre la différence entre l'affectation cumulative aux variables et l'affectation cumulative aux objets

• Je l'ai écrit dans les commentaires d'articles d'autres personnes, mais je voulais que tout le monde le sache, alors j'en ai fait un article.

Objets (valeurs) et variables

En Python, Aucun, nombres, fonctions, classes, méthodes, modules, etc. ** tous ** sont ** convertis ** en ** objets ** (instances de certaines classes). La ** variable ** contient le ** object id **, qui est la ** valeur de référence ** de l'objet **. Vous pouvez ** attribuer ** à n'importe quel objet. Vous pouvez également ** réattribuer ** des objets d'un type différent. ** Les variables ** sont stockées dans le ** dictionnaire de variables ** avec ** noms de variables ** comme clés de dictionnaire et ** object id ** comme valeurs de dictionnaire. Vous pouvez vérifier le contenu du ** dictionnaire de variables ** avec la fonction vars, la fonction locals et la fonction globals. ** List ** est un ** tableau ** de ** object id **. Vous pouvez également affecter / réaffecter des objets de types différents pour chaque élément du tableau.

Affectation / réaffectation de variable

>>> id(1)
15812500000
>>> type(1)
<class'int'>
>>> 1 .__class__    #Insérez un espace avant le point pour qu'il ne soit pas interprété comme un point décimal
<class'int'>
>>> 1 .real
1
>>> id(2)
15812500032
>>> a = 1
>>> id(a)
15812500000
>>> a = 2
>>> id(a)
15812500032
>>> vars()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class'_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>,
 'a': 2}

Affectation cumulative à des variables Partie 1: dans le cas d'objets immuables

Les affectations telles que «+ =» sont appelées affectations cumulatives. L'affectation cumulative en Python se comporte différemment selon que l'objet affecté à la variable est un objet immuable ou mutable. Pour les objets immuables tels que le type int, réaffectez un autre objet comme indiqué dans la figure ci-dessous.

>>> a = 2
>>> id(a)
15812500032
>>> a += 1
>>> id(a)
15812500064

Objet de liste

>>> id(1)
15812500000
>>> id(2)
15812500032
>>> id(3)
15812500064
>>> a = [1, 2, 3]
>>> id(a)
123145300973832
>>> type(a)
<class'list'>
>>> a.__class__
<class'list'>
>>> len(a)
3
>>> a.__len__()
3
>>> for ele in a:
...     print(ele, type(ele), id(ele))
...
1 <class'int'> 15812500000
2 <class'int'> 15812500032
3 <class'int'> 15812500064
>>> vars()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class'_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>,
 'a': [1, 2, 3],
 'ele': 3}

Affectation cumulative aux objets

>>> a = [1, 2, 3]
>>> id(a[0])
15812500000
>>> a[0] += 1
>>> id(a[0])
15812500032
>>> id(a[1])
15812500032

Notez que les valeurs entières (objets de type int) de -5 à 256 sont mises en cache comme des valeurs fréquemment utilisées et sont ** partagées et réutilisées **, donc ʻa [0]et ʻa [1]Les identifiants des objets sont les mêmes. Modèles de conception orientés objet (https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%B6%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%91 % E3% 82% BF% E3% 83% BC% E3% 83% B3_ (% E3% 82% BD% E3% 83% 95% E3% 83% 88% E3% 82% A6% E3% 82% A7% E3% 82% A2)) "[modèle de poids mouche](https://ja.wikipedia.org/wiki/Flyweight_%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83" % B3) ”est utilisé.

Affectation cumulative aux variables Partie 2: Dans le cas d'objets mutables

La liste étant un objet mutable, elle se comporte différemment d'un objet de type int. Comme le montre la figure ci-dessous, l'objet est invité à être traité et l'objet lui-même modifie le contenu de l'objet.

>>> a = [1, 2, 3]
>>> id(a)
123145300973832
>>> hasattr(a, '__iadd__')
True
>>> hasattr(2, '__iadd__')
False
>>> a += [4]
>>> id(a)
123145300973832
>>> len(a)
4
>>> a.__len__()
4
>>> id(a[3])
15812500096

référence

Déclaration d'affectation cumulative: https://docs.python.org/ja/3/reference/simple_stmts.html#augmented-assignment-statements Méthode d'affectation cumulative: https://docs.python.org/ja/3/reference/datamodel.html#object.iadd