Python 中的可变变量和内存管理
Mutable variables and memory management in Python
我正在尝试了解 Python 内存管理的工作原理。如果我有一个可变变量，说一个列表：
x = ['x1', 'x2']
print(id(x))
然后我会得到某个内存地址。
如果我现在修改 x 说 x.append('x3')，内存地址与以前相同，因为列表是可变数据类型。但是，如果我将 x 更改为 x = x + ['x3'] 并打印地址，我会得到一个不同的地址。为什么会这样？我的意思是，x 变量仍然具有相同的名称，我所做的只是修改其内容。为什么 Python 在这种情况下会更改变量的地址？
变量是Python中的内存引用。当您说 x = x + ['x3'] 时，它会合并 x 和 ['x3'] 并构建一个新列表。从现在开始，x 指向新建的对象。这就是为什么你得到一个不同的ID。同时 ['x1', 'x2'] 对象被删除，因为没有任何东西指向该对象，因为 x 指向新对象。
做的时候：
x = x + ['x3']
您正在创建一个 new list 分配给 x。以名称 x 保存的先前列表已丢失并被垃圾收集（除非它存储在其他地方）。
创建新元素，即使以相同名称存储，也会产生新标识符。
另请注意，如果要附加 x3（或另一个列表），由于复制原始列表以创建另一个列表，效率非常低。在您的情况下，x.append('x3') 是最快的方式，extend() 或 x += ['x3','x4','x5'] 是一次追加（和变异）包含多个元素的现有列表的最快方式。
（另请注意，+= 会改变列表，但当用于 tuple 等不可变类型时，它仍会创建另一个 tuple）
我正在尝试了解 Python 内存管理的工作原理。如果我有一个可变变量，说一个列表：
x = ['x1', 'x2']
print(id(x))
然后我会得到某个内存地址。
如果我现在修改 x 说 x.append('x3')，内存地址与以前相同，因为列表是可变数据类型。但是，如果我将 x 更改为 x = x + ['x3'] 并打印地址，我会得到一个不同的地址。为什么会这样？我的意思是，x 变量仍然具有相同的名称，我所做的只是修改其内容。为什么 Python 在这种情况下会更改变量的地址？
变量是Python中的内存引用。当您说 x = x + ['x3'] 时，它会合并 x 和 ['x3'] 并构建一个新列表。从现在开始，x 指向新建的对象。这就是为什么你得到一个不同的ID。同时 ['x1', 'x2'] 对象被删除，因为没有任何东西指向该对象，因为 x 指向新对象。
做的时候：
x = x + ['x3']
您正在创建一个 new list 分配给 x。以名称 x 保存的先前列表已丢失并被垃圾收集（除非它存储在其他地方）。
创建新元素，即使以相同名称存储，也会产生新标识符。
另请注意，如果要附加 x3（或另一个列表），由于复制原始列表以创建另一个列表，效率非常低。在您的情况下，x.append('x3') 是最快的方式，extend() 或 x += ['x3','x4','x5'] 是一次追加（和变异）包含多个元素的现有列表的最快方式。
（另请注意，+= 会改变列表，但当用于 tuple 等不可变类型时，它仍会创建另一个 tuple）