Python是一款使用方便，易上手的工具，我們平常在工作中經(jīng)常會(huì)用到，而且同時(shí)也是一款功能強(qiáng)大的編程語(yǔ)言，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、web開(kāi)發(fā)、人工智能等行業(yè)。但是無(wú)論那個(gè)行業(yè)，哪個(gè)領(lǐng)域，想要熟練使用Python，就必須掌握Python的基礎(chǔ)知識(shí)。

以下文章來(lái)源于：微信公眾號(hào)Python貓

作者： 豌豆花下貓

從接觸 Python 時(shí)起，我就覺(jué)得 Python 的元組解包（unpacking）挺有意思，非常簡(jiǎn)潔好用。

最顯而易見(jiàn)的例子就是多重賦值，即在一條語(yǔ)句中同時(shí)給多個(gè)變量賦值：

>>> x, y = 1, 2
>>> print(x, y)  # 結(jié)果：1 2

在此例中，賦值操作符“=”號(hào)的右側(cè)的兩個(gè)數(shù)字會(huì)被存入到一個(gè)元組中，即變成 (1,2)，然后再被解包，依次賦值給“=”號(hào)左側(cè)的兩個(gè)變量。

如果我們直接寫(xiě)x = 1,2 ，然后打印出 x，或者在“=”號(hào)右側(cè)寫(xiě)成一個(gè)元組，就能證實(shí)到這一點(diǎn)：

>>> x = 1, 2
>>> print(x)     # 結(jié)果：(1, 2)
>>> x, y = (1, 2)
>>> print(x, y)  # 結(jié)果：1 2

一些博客或公眾號(hào)文章在介紹到這個(gè)特性時(shí)，通常會(huì)順著舉一個(gè)例子，即基于兩個(gè)變量，直接交換它們的值：

>>> x, y = 1, 2
>>> x, y = y, x
>>> print(x, y) # 結(jié)果：2 1

一般而言，交換兩個(gè)變量的操作需要引入第三個(gè)變量。道理很簡(jiǎn)單，如果要交換兩個(gè)杯子中所裝的水，自然會(huì)需要第三個(gè)容器作為中轉(zhuǎn)。

然而，Python 的寫(xiě)法并不需要借助中間變量，它的形式就跟前面的解包賦值一樣。正因?yàn)檫@個(gè)形式相似，很多人就誤以為Python 的變量交換操作也是基于解包操作。

但是，事實(shí)是否如此呢？

我搜索了一番，發(fā)現(xiàn)有人試圖回答過(guò)這個(gè)問(wèn)題，但是他們的回答基本不夠全面。（當(dāng)然，有不少是錯(cuò)誤的答案，還有更多人只是知其然，卻從未想過(guò)要知其所以然）

先把本文的答案放出來(lái)吧：Python 的交換變量操作不完全基于解包操作，有時(shí)候是，有時(shí)候不是！

有沒(méi)有覺(jué)得這個(gè)答案很神奇呢？是不是聞所未聞？！

到底怎么回事呢？先來(lái)看看標(biāo)題中最簡(jiǎn)單的兩個(gè)變量的情況，我們上dis 大殺器看看編譯的字節(jié)碼：

上圖開(kāi)了兩個(gè)窗口，可以方便比較“a,b=b,a”與“a,b=1,2”的不同：

• “a,b=b,a”操作：兩個(gè) LOAD_FAST 是從局部作用域中讀取變量的引用，并存入棧中，接著是最關(guān)鍵的 ROT_TWO 操作，它會(huì)交換兩個(gè)變量的引用值，然后兩個(gè) STORE_FAST 是將棧中的變量寫(xiě)入局部作用域中。
• “a,b=1,2”操作：第一步 LOAD_CONST 把“=”號(hào)右側(cè)的兩個(gè)數(shù)字作為元組放到棧中，第二步 UNPACK_SEQUENCE 是序列解包，接著把解包結(jié)果寫(xiě)入局部作用域的變量上。

很明顯，形式相似的兩種寫(xiě)法實(shí)際上完成的操作并不相同。在交換變量的操作中，并沒(méi)有裝包和解包的步驟！

ROT_TWO 指令是 CPython 解釋器實(shí)現(xiàn)的對(duì)于棧頂兩個(gè)元素的快捷操作，改變它們指向的引用對(duì)象。

還有兩個(gè)類(lèi)似的指令是 ROT_THREE 和 ROT_FOUR，分別是快捷交換三和四個(gè)變量（摘自：ceval.c 文件，最新的 3.9 分支）：

預(yù)定義的棧頂操作如下：

查看官方文檔中對(duì)于這幾個(gè)指令的解釋，其中 ROT_FOUR 是 3.8 版本新加的：

ROT_TWO

Swaps the two top-most stack items.

ROT_THREE

Lifts second and third stack item one position up, moves top down to position three.

ROT_FOUR

Lifts second, third and forth stack items one position up, moves top down to position four.New in version 3.8.

CPython 應(yīng)該是以為這幾種變量的交換操作很常見(jiàn)，因此才提供了專門(mén)的優(yōu)化指令。就像 [-5,256] 這些小整數(shù)被預(yù)先放到了整數(shù)池里一樣。

對(duì)于更多變量的交換操作，實(shí)際上則會(huì)用到前面說(shuō)的解包操作：

截圖中的 BUILD_TUPLE 指令會(huì)將給定數(shù)量的棧頂元素創(chuàng)建成元組，然后被 UNPACK_SEQUENCE 指令解包，再依次賦值。

值得一提的是，此處之所以比前面的“a,b=1,2”多出一個(gè) build 操作，是因?yàn)槊總€(gè)變量的 LOAD_FAST 需要先單獨(dú)入棧，無(wú)法直接被組合成 LOAD_CONST 入棧。也就是說(shuō)，“=”號(hào)右側(cè)有變量時(shí)，不會(huì)出現(xiàn)前文中的  LOAD_CONST 一個(gè)元組的情況。

最后還有一個(gè)值得一提的細(xì)節(jié)，那幾個(gè)指令是跟棧中元素的數(shù)量有關(guān)，而不是跟賦值語(yǔ)句中實(shí)際交換的變量數(shù)有關(guān)。看一個(gè)例子就明白了：

分析至此，你應(yīng)該明白前文中的結(jié)論是怎么回事了吧？

我們稍微總結(jié)一下：

• Python 能在一條語(yǔ)句中實(shí)現(xiàn)多重賦值，這是利用了序列解包的特性
• Python 能在一條語(yǔ)句中實(shí)現(xiàn)變量交換，不需引入中間變量，在變量數(shù)少于 4 個(gè)時(shí)（3.8 版本起是少于 5 個(gè)），CPython 是利用了 ROT_* 指令來(lái)交換棧中的元素，當(dāng)變量數(shù)超出時(shí)，則是利用了序列解包的特性。
• 序列解包是 Python 的一大特性，但是在本文的例子中，CPython 解釋器在小小的操作中還提供了幾個(gè)優(yōu)化的指令，這絕對(duì)會(huì)超出大多數(shù)人的認(rèn)知

以上就是小編今天跟大家分享的python基礎(chǔ)語(yǔ)句的一些內(nèi)容了，希望對(duì)大家和使用python有幫助。任何學(xué)習(xí)都不是一蹴而就的，平時(shí)大家要注意多總結(jié)，多復(fù)盤(pán)，并結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目去應(yīng)用！