self.batch_size = batch_size = 128
初一看很詫異,仔細(xì)想想其實(shí)很合理的。
在python可能會(huì)需要同時(shí)聲明多個(gè)變量,并對(duì)多個(gè)變量賦予相同的初始值,可以采用如下的方式賦值
a=b=c=1
但這里也需要注意,如果賦值為列表或者字典,比如
a=b=c=[1,2,3]
則a、b、c都是指向列表的指針,而不是復(fù)制,改變一個(gè),其它的也會(huì)改變。
比如令 a[1] = 4, 則 b=[1,4,3]
現(xiàn)象:先上一段代碼。
>>> import copy >>> a = [1,2,3,4,['a','b']] >>> b = a >>> c = copy.copy(a) >>> d = copy.deepcopy(a) >>> a.append(5) >>> print(a) [1, 2, 3, 4, ['a', 'b'], 5] >>> print(b) [1, 2, 3, 4, ['a', 'b'], 5] >>> print(c) [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] >>> print(d) [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] >>> a[4].append('c') >>> print(a) [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] >>> print(b) [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] >>> print(c) [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']] >>> print(d) [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]######內(nèi)存地址######## >>> id(a)44350024>>> id(b)44350024>>> id(c)44410440>>> id(d)44410760
我們還是要花一點(diǎn)時(shí)間來了解一下python內(nèi)存中變量的存儲(chǔ)情況。
在高級(jí)語言中,變量是對(duì)內(nèi)存及其地址的抽象。對(duì)于python而言,python的一切變量都是對(duì)象,變量的存儲(chǔ),采用了引用語義的方式,存儲(chǔ)的只是一個(gè)變量的值所在的內(nèi)存地址,而不是這個(gè)變量的只本身。
在python中,對(duì)象的賦值就是簡單的對(duì)象引用,這點(diǎn)和C++不同。如下:
list_a = [1,2,3,"hello",["python","C++"]] list_b = list_a
這種情況下,list_b和list_a是一樣的,他們指向同一片內(nèi)存,list_b不過是list_a的別名,是引用。
我們可以使用 list_b is list_a 來判斷,返回true,表明他們地址相同,內(nèi)容相同。也可使用id(x) for x in list_a, list_b 來查看兩個(gè)list的地址。
賦值操作(包括對(duì)象作為參數(shù)、返回值)不會(huì)開辟新的內(nèi)存空間,它只是復(fù)制了新對(duì)象的引用。也就是說,除了list_b這個(gè)名字以外,沒有其它的內(nèi)存開銷。
修改了list_a,就影響了list_b;同理,修改了list_b就影響了list_a。
淺拷貝會(huì)創(chuàng)建新對(duì)象,其內(nèi)容是原對(duì)象的引用。
淺拷貝有三種形式:切片操作,工廠函數(shù),copy模塊中的copy函數(shù)
比如對(duì)上述list_a,
切片操作:list_b = list_a[:] 或者 list_b = [each for each in list_a]
工廠函數(shù):list_b = list(list_a)
copy函數(shù):list_b = copy.copy(list_a)
淺拷貝產(chǎn)生的list_b不再是list_a了,使用is可以發(fā)現(xiàn)他們不是同一個(gè)對(duì)象,使用id查看,發(fā)現(xiàn)它們也不指向同一片內(nèi)存。但是當(dāng)我們使用 id(x) for x in list_a 和 id(x) for x in list_b 時(shí),可以看到二者包含的元素的地址是相同的。
在這種情況下,list_a和list_b是不同的對(duì)象,修改list_b理論上不會(huì)影響list_a。比如list_b.append([4,5])。
但是要注意,淺拷貝之所以稱為淺拷貝,是它僅僅只拷貝了一層,在list_a中有一個(gè)嵌套的list,如果我們修改了它,情況就不一樣了。
list_a[4].append("C")。查看list_b,你將發(fā)現(xiàn)list_b也發(fā)生了變化。這是因?yàn)?,你修改了嵌套的list。修改外層元素,會(huì)修改它的引用,讓它們指向別的位置,修改嵌套列表中的元素,列表的地址并為發(fā)生變化,指向的都是同一個(gè)位置。
深拷貝只有一種形式,copy模塊中的deepcopy函數(shù)。
和淺拷貝對(duì)應(yīng),深拷貝拷貝了對(duì)象的所有元素,包括多層嵌套的元素。因而,它的時(shí)間和空間開銷要高。
同樣對(duì)list_a,若使用list_b = copy.deepcopy(list_a),再修改list_b將不會(huì)影響到list_a了。即使嵌套的列表具有更深的層次,也不會(huì)產(chǎn)生任何影響,因?yàn)樯羁截惓鰜淼膶?duì)象根本就是一個(gè)全新的對(duì)象,不再與原來的對(duì)象有任何關(guān)聯(lián)。
1、對(duì)于非容器類型,如數(shù)字,字符,以及其它“原子”類型,沒有拷貝一說。產(chǎn)生的都是原對(duì)象的引用。
2、如果元組變量值包含原子類型對(duì)象,即使采用了深拷貝,也只能得到淺拷貝。
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《python中如何對(duì)多變量連續(xù)賦值》,本文關(guān)鍵詞 python,中,如何,對(duì),多,變量,;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請(qǐng)?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。