补充（不太常用）： nolocal关键字、 yield from、深浅拷贝

徐一435

已于 2024-03-06 20:39:44 修改

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分类专栏： Python基础文章标签： python windows 开发语言

于 2023-08-23 10:49:50 首次发布

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一、nolocal关键字

在之前的课程中，我们学过global关键字。

name = 'root'


def outer():
    name = "张三"

    def inner():
        global name   # 修改全局变量name为123
        name = 123

    inner()
    print(name)


outer()
print(name)  # 指向全局变量，但是全局变量已经被修改，所以此处name=123

其实，还有一个nolocal关键字，用的比较少，此处作为了解即可。主要是修改上级作用域的变量。

name = 'root'


def outer():
    name = "张三"

    def inner():
        nonlocal name   # 此处修改name 指向的是上一级作用域的name，即name = "张三"
        name = 123

    inner()
    print(name)   # 此处name为123


outer()
print(name)  # 此处仍然指向全局，name为root

name = 'root'


def outer():
    name = 'zhangsan'

    def func():
        name = "张三"       # 被下方的nonlocal修改name为123

        def inner():
            nonlocal name    # 修改上一级变量name为123
            name = 123

        inner()
        print(name)   # 123

    func()
    print(name)   # zhangsan


outer()
print(name)    # root

name = 'root'


def outer():
    name = '李四'    # 被nonlocal ，name为张三，又被nonlocal 为123

    def func():
        nonlocal name     # 被nonlocal ，name为123
        name = "张三"  

        def inner():
            nonlocal name
            name = 123

        inner()
        print(name)    # 123

    func()
    print(name)  # 123


outer()
print(name)  # root

二、 yield from

在生成器部分我们了解了yield关键字，其在python3.3之后有引入了一个yield from。

def foo():
    yield 2
    yield 2
    yield 2


def func():
    yield 1
    yield 1
    yield 1
    yield from foo()
    yield 1
    yield 1


for item in func():
    print(item)

三、深浅拷贝（面试出现概率高）

- 深浅拷贝一般都是说的可变类型：set、list、dict（不可变类型在进行深浅拷贝时无意义-内部都不会去拷贝，永远是同一块内存地址）

import copy

v1 = "张三"
v2 = copy.copy(v1)
print(id(v1))  # 140663937558640
print(id(v2))  # 140663937558640


- 浅拷贝，只拷贝第一层的可变类型。
- 深拷贝，拷贝所有层的可变类型 + 元素中如果有可变类型，也会被拷贝。


# 浅拷贝，针对可变类型只拷贝第一层，内部不可变类型&可变类型都不会被拷贝。

import copy

v1 = ["张三", "root", [44, 55]]
v2 = copy.copy(v1)

print(id(v1))  # 140370940277440
print(id(v2))  # 140370940279744   v1与v2内存地址不同，此处拷贝的列表本身，而不是列表里边的数据，列表本身存储地址不同，被成功拷贝

print(id(v1[2]))  # 140364497610864
print(id(v2[2]))  # 140364497610864   但是v1的第2个元素和v2的第2个元素位置相同，可变类型没有被拷贝


# 深拷贝，对于可变类型无论在那一层都会被拷贝，不可变类型永远不会被拷贝。

import copy

v1 = ["张三", "root", [44, 55]]
v2 = copy.deepcopy(v1)

print(id(v1))  # 140541799775168
print(id(v2))  # 140541799773120   最外层成功拷贝

print(id(v1[0]))  # 140687559878768   但是内部的不可变类型，内层地址一样，没有被拷贝
print(id(v2[0]))  # 140687559878768
  
print(id(v1[2]))  # 140526364734720   可变类型被拷贝
print(id(v2[2]))  # 140526364882368


# 特殊的：元组，不可变类型如果遇到
#    - 浅拷贝，永远不会拷贝。
#    - 深拷贝，当元素的元素中都是不可变类型时，永远不会拷贝；如果元素中有可变类型，也会被拷贝

import copy

v1 = (11, 22, [11, 22], 33)
v2 = copy.deepcopy(v1)
print(id(v1))    # 2774135044032   
print(id(v2))    # 2774135044112

1.浅拷贝

【1】不可变类型，不拷贝

import copy

v1 = "张三"
print(id(v1)) # 140652260947312

v2 = copy.copy(v1) 
print(id(v2)) # 140652260947312

按理说拷贝v1之后，v2的内存地址应该不同，但由于python内部优化机制，内存地址是相同的，因为对不可变类型而言，如果以后修改值，会重新创建一份数据，不会影响原数据，所以，不拷贝也无妨。

【2】可变类型，只拷贝第一层。

import copy

v1 = ["张三", "root", [44, 55]]
print(id(v1))  # 140405837216896
print(id(v1[2]))  # 140405837214592

v2 = copy.copy(v1)
print(id(v2))  # 140405837214784
print(id(v2[2]))  # 140405837214592

2. 深拷贝

【1】不可变类型，不拷贝

import copy

v1 = "张三"
print(id(v1))  # 140188538697072

v2 = copy.deepcopy(v1)
print(id(v2))  # 140188538697072

【2】特殊的元组：

- 元组元素中无可变类型，不拷贝

import copy

v1 = ("张三", "root")
print(id(v1))  # 140243298961984

v2 = copy.deepcopy(v1)
print(id(v2))  # 140243298961984

- 元素元素中有可变类型，找到所有【可变类型】或【含有可变类型的元组】均拷贝一份

import copy

v1 = ("张三", "root", [11, [44, 55], (11, 22), (11, [], 22), 33])
v2 = copy.deepcopy(v1)

print(id(v1))  # 140391475456384
print(id(v2))  # 140391475456640

print(id(v1[2]))  # 140352552779008
print(id(v2[2]))  # 140352552920448

print(id(v1[2][1]))  # 140642999940480
print(id(v2[2][1]))  # 140643000088832

print(id(v1[2][2]))  # 140467039914560
print(id(v2[2][2]))  # 140467039914560

print(id(v1[2][3]))  # 140675479841152

【3】可变类型，找到所有层级的【可变类型】或【含有可变类型的元组】均拷贝一份

import copy

v1 = ["张三", "root", [11, [44, 55], (11, 22), (11, [], 22), 33]]
v2 = copy.deepcopy(v1)

print(id(v1))  # 140391475456384
print(id(v2))  # 140391475456640

print(id(v1[2]))  # 140352552779008
print(id(v2[2]))  # 140352552920448

print(id(v1[2][1]))  # 140642999940480
print(id(v2[2][1]))  # 140643000088832

print(id(v1[2][2]))  # 140467039914560
print(id(v2[2][2]))  # 140467039914560

print(id(v1[2][3]))  # 140675479841152
print(id(v2[2][3]))  # 140675480454784

import copy

v1 = ["张三", "root", [44, 55]]
v2 = copy.deepcopy(v1)

print(id(v1))  # 140405837216896
print(id(v2))  # 140405837214784


print(id(v1[2]))  # 140563140392256
print(id(v2[2]))  # 140563140535744