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#a仍然是100没有变化 执行结果 3 100 【操作】 输出局部变量和全局变量 a 100 def f1(a,b,c):print(a,b,c)print(locals()) #打印输出的局部变量print(#*20)print(globals()) #打印输出的全局变量 f1(2,3,4) 输出结果 2 3 4{c: 4, b: 3, a: 2}#################### {__name__: __main__, __doc__: None, __package__: None, __loader__: class _frozen_importlib.BuiltinImporter, __spec__: None, __annotations__: {}, __builtins__: module builtins (builtin), __file__: E:\\PythonExec\\if_test01.py, a: 100, f1: function f1 at 0x0000000002BB8620} 实时效果反馈 1. 如下关于全局变量和局部变量的说法错误的是 A 全局变量在函数和类定义之外声明的变量。作用域从定义位 置开始直到模块结束 B 局部变量在函数体中包含形式参数声明的变量 C 如果局部变量和全局变量同名则在函数内隐藏全局变量只 使用同名的局部变量 D 局部变量的引用和全局变量一样快 局部变量和全局变量效率测试 局部变量的查询和访问速度比全局变量快优先考虑使用尤其是在循环的时候。 在特别强调效率的地方或者循环次数较多的地方可以通过将全局 变量转为局部变量提高运行速度。 【操作】测试局部变量和全局变量效率  import time a 1000 def test01():start time.time()global afor i in range(100000000):a 1end time.time()print(耗时{0}.format((end-start))) def test02():c 1000start time.time()for i in range(100000000):c 1end time.time()print(耗时{0}.format((end-start))) test01() test02() print(globals()) 运行结果 耗时5.278882026672363 耗时3.6103720664978027 参数的传递 函数的参数传递本质上就是从实参到形参的赋值操作。Python中 “一切皆对象”所有的赋值操作都是“引用的赋值”。所以Python 中参数的传递都是“引用传递”不是“值传递”。 具体操作时分为两类 1 对“可变对象”进行“写操作”直接作用于原对象本身。 2 对“不可变对象”进行“写操作”会产生一个新的“对象空间”并用新的值填充这块空间。  可变对象有 字典、列表、集合、自定义的对象等 不可变对象有 数字、字符串、元组、function等  传递可变对象的引用 传递参数是可变对象例如列表、字典、自定义的其他可变对象 等实际传递的还是对象的引用。在函数体中不创建新的对象拷贝而是可以直接修改所传递的对象。 【操作】参数传递传递可变对象的引用 b [10,20] def f2(m):print(m:,id(m)) #b和m是同一个对象m.append(30) #由于m是可变对象不创建对象拷贝直接修改这个对象 f2(b) print(b:,id(b)) print(b)执行结果 m: 45765960 b: 45765960 [10, 20, 30]实时效果反馈 1. 列表是可变对象关于参数传递可变对象说法错误的是 b [10,20] def f2(m):print(m:,id(m)) m.append(30) f2(b) A b和m是同一个对象 B b和m是不同的对象 C 对“可变对象”进行“写操作”直接作用于原对象本身 D f2(b) 把 b 传递给 m 的过程中没有创建对象的拷贝 传递不可变对象的引用 传递参数是不可变对象例如 int 、 float 、字符串、元组、布尔值实际传递的还是对象的引用。在”赋值操作”时由于不可变 对象无法修改系统会新创建一个对象。 【操作】参数传递传递不可变对象的引用 a 100 def f1(n):print(n:,id(n)) #传递进来的是a对象的地址n n200 #由于a是不可变对象因此创建新的对象nprint(n:,id(n)) #n已经变成了新的对象print(n) f1(a) print(a:,id(a)) 执行结果 n: 1663816464 n: 46608592 300 a: 1663816464 显然通过 id 值我们可以看到 n 和 a 一开始是同一个对象。给n赋值 后n是新的对象。 实时效果反馈 1. 数字是不可变对象关于参数传递不可变对象并且要修改原对 象说法错误的是 a 100 def f1(n):n n200 f1(a) A 代码执行完后 b 和 n 是同一个对象 B 代码执行完后 b 和 n 是不同的对象 C 对“不可变对象”进行“写操作”创建新的对象 D 执行 nn200 时创建了新的对象 浅拷贝和深拷贝 为了更深入的了解参数传递的底层原理我们需要讲解一下“浅拷贝 和深拷贝”。我们可以使用内置函数 copy (浅拷贝)、 deepcopy (深拷贝)。 1、浅拷贝拷贝对象但不拷贝子对象的内容只是拷贝子对象的引用。 2、深拷贝拷贝对象并且会连子对象的内存也全部递归拷贝一份对子对象的修改不会影响源对象 #测试浅拷贝和深拷贝 import copy def testCopy():测试浅拷贝a [10, 20, [5, 6]]b copy.copy(a)print(a, a)print(b, b)b.append(30)b[2].append(7)print(浅拷贝......)print(a, a)print(b, b) def testDeepCopy():测试深拷贝a [10, 20, [5, 6]]b copy.deepcopy(a)print(a, a)print(b, b)b.append(30)b[2].append(7)print(深拷贝......)print(a, a)print(b, b) testCopy() print(*************) testDeepCopy() 运行结果 a [10, 20, [5, 6]] b [10, 20, [5, 6]] 浅拷贝...... a [10, 20, [5, 6, 7]] b [10, 20, [5, 6, 7], 30] a [10, 20, [5, 6]] b [10, 20, [5, 6]] 深拷贝...... a [10, 20, [5, 6]] b [10, 20, [5, 6, 7], 30]实时效果反馈 1. 如下关于浅拷贝和深拷贝错误的是 A 浅拷贝使用函数 copy (浅拷贝) B 浅拷贝拷贝对象也全部拷贝子对象 C 深拷贝拷贝对象也全部拷贝子对象 D 深拷贝使用函数 deepcopy (深拷贝) 传递不可变对象包含的子对象是可变的情况 #传递不可变对象时。不可变对象里面包含的子对象是可变的。则方法内修改了这个可变对象源对象也发生了变化。 a (10,20,[5,6]) print(a:,id(a)) def test01(m):print(m:,id(m))m[2][0] 888print(m)print(m:,id(m)) test01(a) print(a) 运行结果 a: 41611632 m: 41611632 (10, 20, [888, 6]) m: 41611632 (10, 20, [888, 6]) 参数的几种类型  位置参数  函数调用时实参默认按位置顺序传递需要个数和形参匹配。按 位置传递的参数称为“位置参数”。 【操作】测试位置参数 def f1(a,b,c):print(a,b,c) f1(2,3,4) f1(2,3) #报错位置参数不匹配 执行结果 2 3 4 Traceback (most recent call last):File E:\PythonExec\if_test01.py, line 5, in modulef1(2,3) TypeError: f1() missing 1 required positional argument: c 默认值参数 我们可以为某些参数设置默认值这样这些参数在传递时就是可选 的。称为“默认值参数”。默认值参数放到位置参数后面。 【操作】测试默认值参数 def f1(a,b,c10,d20): #默认值参数必须位于普通位置参数后面print(a,b,c,d) f1(8,9) f1(8,9,19) f1(8,9,19,29) 执行结果 8 9 10 20 8 9 19 20 8 9 19 29 命名参数 我们也可以按照形参的名称传递参数称为“命名参数”也称“关键 字参数”。 def f1(a,b,c):print(a,b,c) f1(8,9,19) #位置参数 f1(c10,a20,b30) #命名参数 执行结果 8 9 19 20 30 10 实时效果反馈 1. 如下函数定义后调用时错误的是 def f1(a,b,c10,d20): #默认值参数必须位于普通位置参数后面print(a,b,c,d) A f1(5) B f1(5,6) C f1(5,6,7,8) D f1(b5,a6,d7,c8)
http://www.w-s-a.com/news/328273/

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