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python变量引用函数 python如何引用变量

python中变量的引用、可变和不可变类型、局部变量和全局变量

变量的引用

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变量和数据都是保存在内存中的

变量和数据是分开存储的

数据保存在内存中某个位置,通过地址来标记

变量保存的是数据的地址,通过地址可以找到数据在内存空间的位置

把变量保存数据地址的过程称为引用

变量的重新赋值修改的是变量中引用数据的内存地址

变量之间的赋值实际是引用的传递

函数参数的传递,本质也是引用的传递

函数的返回值本身也是引用的传递

可变和不可变类型

不可变类型,内存中的数据不允许被修改:数字类型(int,bool,float,complex,long(2,x)、字符串、元组(tuple)

可变类型,内存中的数据可以被修改:列表list、字典dict

无论是可变还是不可变数据类型,通过赋值语句,都会改变变量的引用

Hash函数只能接收不可变数据类型,字典的键也只能是不可变数据类型,字典的value值可以是任意数据类型

局部变量

1.在函数内部定义的变量就是局部变量(作用范围只能是当前函数内部)

2.在函数外部无法直接访问局部变量

3.不同的函数中可以定义同名的局部变量

4.局部变量的生命周期:从定义变量时开始,到函数运行结束

全局变量

1.在所有函数外边定义的变量就是全局变量

2.让所有函数都能访问到,可以作为函数通信的桥梁

3.一般情况下,为了和普通变量的区别,需要加上g_或gl_前缀

4.全局变量一般放在所有函数的最上面

5.在函数内部修改全局变量,必须要加上global关键字,如果不加global只是定义了一个同名的局部变量

函数的多个返回值

python变量加.加函数是什么意思

在 python 中,列表变量调用 += 本质上是在执行列表变量的 extend 方法,不会修改变量的引用

def demo(num, num_list):

print("函数内部代码")

# num = num + num

num += num

# num_list.extend(num_list) 由于是调用方法,所以不会修改变量的引用

# 函数执行结束后,外部数据同样会发生变化

num_list += num_list

print(num)

print(num_list)

print("函数代码完成")

gl_num = 9

gl_list = [1, 2, 3]

demo(gl_num, gl_list)

print(gl_num)

print(gl_list)

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运行结果

9

[1, 2, 3, 1, 2, 3]

1

2

1

2

可以看出 += 其实是对列表extend方法的调用,如果我们不想改变原有的列表属性,将num_list += num_list代码改变为num_list = num_list + num_list,这样就不改变原有的属性

python函数调用的参数传递

python的函数参数传递是"引用传递(地址传递)"。

python中赋值语句的过程(x = 1):先申请一段内存分配给一个整型对象来存储数据1,然后让变量x去指向这个对象,实际上就是指向这段内存(这里有点和C语言中的指针类似)。

在Python中,会为每个层次生成一个符号表,里层能调用外层中的变量,而外层不能调用里层中的变量,并且当外层和里层有同名变量时,外层变量会被里层变量屏蔽掉。函数  调用  会为函数局部变量生成一个新的符号表。

局部变量:作用于该函数内部,一旦函数执行完成,该变量就被回收。

全局变量:它是在函数外部定义的,作用域是整个文件。全局变量可以直接在函数里面应用,但是如果要在函数内部改变全局变量,必须使用global关键字进行声明。

注意 :默认值在函数  定义  作用域被解析

在定义函数时,就已经执行力它的局部变量

python中不可变类型是共享内存地址的:把相同的两个不可变类型数据赋给两个不同变量a,b,a,b在内存中的地址是一样的。

python如何设置一个变量被所有函数调用

1.在已新建的python文件中,定义函数mul_data,传入两个参数param和exp

2.调用函数mul_data,并赋值给变量s,打印变量s

3.保存代码并运行python文件,查看打印结果mul_data为函数

4.再次调用s,并传入两个参数,赋值给变量h并打印

5. 直接上代码 class aun(): def t_self(self): self.b=0 self.i =0 if self.i10: print("t_self "+str(self.i)) def


文章标题:python变量引用函数 python如何引用变量
文章URL:http://shouzuofang.com/article/dojphds.html

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