作者：大奎

來(lái)源：早起Python

Python 程序員肯定知道 a,b = b,a，這句話用來(lái)交換兩個(gè)變量。相較于其它語(yǔ)言需要引入一個(gè) temp 來(lái)臨時(shí)存儲(chǔ)變量的做法，Python 的這種寫(xiě)法無(wú)疑非常優(yōu)雅。

佶屈聱牙的 C 寫(xiě)法：

int a = 1; int b = 2; int temp; temp = a; a = b; b = temp;

簡(jiǎn)潔優(yōu)雅的 Python 寫(xiě)法：

a,b = 1,2 a,b = b,a 

雖然語(yǔ)法非常方便，但我們始終不曾想過(guò)：它是怎么運(yùn)作的？背后支撐它的機(jī)制是什么？下面讓我們一步步分析它。

通俗的說(shuō)法

最常見(jiàn)的解釋是：

a,b = b,a 中右側(cè)是元組表達(dá)式，即 b,a 是一個(gè)兩個(gè)元素的 tuple(a,b)。表達(dá)式左側(cè)是兩個(gè)待分配元素，而 = 相當(dāng)于元組元素拆包賦值操作。

這種方法，理解起來(lái)最簡(jiǎn)單，但實(shí)際是這種情況么？

讓我們從字節(jié)碼上看下，是不是這種情況。

從字節(jié)碼一窺交換變量

大家可能不太了解 Python 字節(jié)碼。Python 解釋器是一個(gè)基于棧的虛擬機(jī)。Python 解釋器就是編譯、解釋 Python 代碼的二進(jìn)制程序。

虛擬機(jī)是一種執(zhí)行代碼的容器，相較于二進(jìn)制代碼具有方便移植的特點(diǎn)。而 Python 的虛擬機(jī)就是棧機(jī)器。

Python 中函數(shù)調(diào)用、變量賦值等操作，最后都轉(zhuǎn)換為對(duì)棧的操作。這些對(duì)棧的具體操作，就保存在字節(jié)碼里。

dis 模塊可以反編譯字節(jié)碼，使其變成人類可讀的棧機(jī)器指令。如下，我們看反編譯 a,b=b,a 的代碼。

>>> import dis >>> dis.dis("a,b=b,a") 1 0 LOAD_NAME 0 (b) 2 LOAD_NAME 1 (a) 4 ROT_TWO 6 STORE_NAME 1 (a) 8 STORE_NAME 0 (b) 10 LOAD_CONST 0 (None) 12 RETURN_VALUE 

可見(jiàn)，在 Python 虛擬機(jī)的棧上，我們按照表達(dá)式右側(cè)的 b,a 的順序，先后壓入計(jì)算棧中，然后用一個(gè)重要指令 ROT_TWO，這個(gè)操作交換了 a 和 b 的位置，最后 STORE_NAME 操作將棧頂?shù)膬蓚€(gè)元素先后彈出，傳遞給 a 和 b 元素。

棧的特性是先進(jìn)后出（FILO）。當(dāng)我們按b,a順序壓入棧的時(shí)候，彈出時(shí)先出的就是a,再?gòu)棾鼍褪莃。STORE_NAME指令會(huì)把棧頂元素彈出，并關(guān)聯(lián)到相應(yīng)變量上。

如果沒(méi)有第 4 列的指令 ROT_TWO，此次 STORE_NAME 彈出的第一個(gè)變量會(huì)是后壓棧的 a，這樣就是 a=a 的效果。有了 ROT_TWO 則完成了變量的交換。

好了，我們知道靠壓棧、彈棧和交換棧頂?shù)膬蓚€(gè)元素，實(shí)現(xiàn)了 a,b = b,a 的操作。

同時(shí)，我們也知道了，上訴元組拆包賦值的說(shuō)法，是不恰當(dāng)?shù)摹?/span>

那 ROT_TWO 是怎么具體操作的呢？

后臺(tái)怎么執(zhí)行？

見(jiàn)名知意，可以猜出來(lái) ROT_TWO 是交換兩個(gè)棧頂變量的操作。在 Python 源代碼的層面上，來(lái)看是如何交換兩個(gè)棧頂?shù)脑亍?/span>

下載 Python 源代碼，進(jìn)入 Python/ceval.c 文件，在 1101 行，我們看到了 ROT_TWO 的操作。

TARGET(ROT_TWO){ PyObject *top = TOP(); PyObject *second = SECOND(); SET_TOP(second); SET_SECOND(top); FAST_DISPATCH();  } 

代碼比較簡(jiǎn)單，我們用 TOP 和 SECOND 宏獲取了棧上的 a,b 元素，然后再用 SET_TOP、SET_SECOND 宏把值寫(xiě)入棧中。以此完成交換棧頂元素的操作。

求值順序的奇怪現(xiàn)象！

下面，我們來(lái)看一個(gè)奇怪的現(xiàn)象，在這篇文章里，也可以看到這個(gè)現(xiàn)象。如下，我們?cè)噲D排序這個(gè)列表：

>>> a = [0, 1, 3, 2, 4] >>> a[a[2]], a[2] = a[2], a[a[2]] >>> a >>> [0, 1, 2, 3, 4] >>> a = [0, 1, 3, 2, 4] >>> a[2], a[a[2]] = a[a[2]],a[2] >>> a >>> [0, 1, 3, 3, 4]

按照理解 a,b = b,a 和 b,a=a,b 是一樣的結(jié)果，但從上例中我們看到，這兩者的結(jié)果是不同的。

導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因在于：求值的順序。毫無(wú)疑問(wèn)，整個(gè)表達(dá)式先求右側(cè)的兩個(gè)元素，然后作為常數(shù)保存起來(lái)。最后賦值給左側(cè)的兩個(gè)變量。

最后賦值時(shí)，需要注意，我們從左到右依次賦值，如果 a[2] 先修改的話，勢(shì)必會(huì)影響到其后的 a[a[2]] 的列表下標(biāo)。

“

你可以使用反匯編代碼，來(lái)分析產(chǎn)生這個(gè)現(xiàn)象的具體步驟。

”

奇怪的變回拆包現(xiàn)象！！

當(dāng)我們使用常數(shù)作為右側(cè)元組，來(lái)給左側(cè)變量賦值時(shí)；或使用超過(guò)三個(gè)元素，來(lái)完成便捷交換時(shí)，其在字節(jié)碼層次上便不是 ROT_TWO 這種操作了。

>>> dis.dis("a,b,c,d=b,c,d,a") 1 0 LOAD_NAME 3 LOAD_NAME 6 LOAD_NAME 9 LOAD_NAME 12 BUILD_TUPLE 15 UNPACK_SEQUENCE 18 STORE_NAME 21 STORE_NAME 24 STORE_NAME 27 STORE_NAME 30 LOAD_CONST 33 RETURN_VALUE >>> 

很明顯，這里是在偏移 12 字節(jié)處 BUILD_TUPLE 組裝元組，然后解包賦值給左側(cè)變量。上文所述的通俗說(shuō)法，在這里又成立了！

也就是說(shuō)，當(dāng)小于四個(gè)元素交換時(shí)，Python 采用優(yōu)化的棧操作來(lái)完成交換。

當(dāng)使用常量或者超過(guò)四個(gè)元素時(shí)，采用元組拆包賦值的方式來(lái)交換。

至于為什么是四個(gè)元素，應(yīng)該是因?yàn)?Python 最多支持到 ROT_THREE 操作，四個(gè)元素的話，系統(tǒng)不知道該怎么優(yōu)化了。但在新版本的 Python 中，我看到了 ROT_FOUR 操作，所以這時(shí)候，四個(gè)元素還是 ROT_* 操作來(lái)優(yōu)化的。

>>>import opcode >>>opcode.opmap["ROT_THREE"] 3 

此例中，該版本 Python 支持 ROT_THREE 操作，你也可以使用 ROT_FOUR 查看自己 Python 是否支持，進(jìn)而確定是否可以四個(gè)以上元素便捷交換。

總結(jié)

綜上，我們了解了 Python 中優(yōu)雅的 a,b = b,a 交換變量方法的實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行原理，深入了解其求值順序和局限性，同時(shí)學(xué)習(xí)了深入分析 Python 代碼的思路和方法，如果對(duì)你有幫助，可以給本文點(diǎn)個(gè)贊，也歡迎分享出去讓更多人看見(jiàn)！