python函数没有修改列表_Python：通过引用创建一个修改列表的函数不是值

Python以相同的方式传递所有内容,但是通过“通过值”或“通过引用”来调用它不会清除所有内容,因为Python的语义与通常应用的语言不同.如果我要描述它,我会说所有的传递都是通过值,并且该值是一个对象引用. (这就是为什么我不想说呢！)

如果要从列表中过滤出一些东西,您将构建一个新列表

foo = range(100000)

new_foo = []

for item in foo:

if item % 3 != 0: # Things divisble by 3 don't get through

new_foo.append(item)

或使用列表理解语法

new_foo = [item for item in foo if item % 3 != 0]

Python不会在列表中复制对象,而是foo和new_foo都将引用相同的对象. (Python从不隐式复制任何对象.)

您已经建议您对此操作有性能问题.使用旧的列表中的重复的del语句将导致代码不那么惯用,而且更容易混淆,但它会引入二次性能,因为整个列表必须每次重新整理.

要表现：

获取并运行.除非你有代码工作,否则你无法弄清楚你的表现是什么样的.这也将告诉你是否需要优化的速度或空间;您在代码中提到了两方面的担忧,但是经常性的优化涉及到以另一方为代价.

>个人资料及时使用the stdlib tools性能.有各种第三方内存分析器可以有些有用,但并不是很好用.

>测量. Time或重新设置内存,当您进行更改以查看更改是否有所改进,如果是这样改进.

>为了使您的代码更加内存敏感,您经常希望在存储数据的过程中发生变化,而不是微量优化,例如不构建第二个列表来进行过滤. (同样的时间是真的,真的：改变成更好的算法几乎总是提供最好的加速,但是很难概括速度优化).

一些常见的范式转变为优化Python中的内存消耗包括

>使用发电机.发电机是懒惰的迭代：它们不会一次将整个列表加载到内存中,他们知道他们的下一个项目是什么.要使用生成器,上面的代码片段将是这样

foo = xrange(100000) # Like generators, xrange is lazy

def filter_divisible_by_three(iterable):

for item in foo:

if item % 3 != 0:

yield item

new_foo = filter_divisible_by_three(foo)

或者,使用生成器表达式语法,

new_foo = (item for item in foo if item % 3 != 0)

>使用numpy作为均匀序列,特别是数字的情绪.这也可以加快执行大量向量操作的代码.>将数据存储到磁盘,如数据库中.

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