【Python基础】变量、运算与内存管理全解析
一、删除变量与垃圾回收:内存管理的底层逻辑
在Python中,变量是对象的引用,而不是对象本身。当我们不再需要某个变量时,可以用del
语句删除它的引用,让垃圾回收机制(GC)自动清理无引用的对象。
1. del
语句:删除的是“引用”,不是“对象”
del
的作用是断开变量与对象的关联,而不是直接删除对象。例如:
a = [1, 2, 3] # 变量a引用列表对象[1,2,3]
print(a) # 输出:[1, 2, 3]del a # 删除a对列表的引用
# print(a) # 报错:NameError: name 'a' is not defined
此时,列表对象[1,2,3]
如果没有其他变量引用它,会被GC标记为“可回收”,随后释放内存。
2. 垃圾回收机制:如何清理无引用对象?
Python的GC主要依赖引用计数(Reference Counting)和分代回收(Generational Garbage Collection):
- 引用计数:每个对象有一个计数器,记录当前有多少个变量引用它。当计数器变为0时,对象立即被回收。
import sys a = [1, 2, 3] print(sys.getrefcount(a)) # 输出:2(getrefcount本身会增加一次引用) b = a # b引用同一个对象,计数器+1 print(sys.getrefcount(a)) # 输出:3 del b # 计数器-1 print(sys.getrefcount(a)) # 输出:2 del a # 计数器变为0,对象被回收
- 分代回收:解决循环引用问题(比如两个对象互相引用)。例如:
class Node:def __init__(self):self.next = Nonea = Node() b = Node() a.next = b # a引用b b.next = a # b引用a(循环引用)del a, b # 此时a、b的引用计数为1,但无外部引用,分代回收会清理它们
二、常量:Python中的“伪常量”约定
Python没有真正的常量(无法定义不可修改的变量),但我们可以通过命名规范约定常量:全大写字母+下划线。例如:
MAX_SCORE = 100 # 考试满分(约定为常量)
PI = 3.1415926 # 圆周率(约定为常量)
注意:虽然可以修改这些变量(比如MAX_SCORE = 90
),但不推荐——这会破坏程序的可读性和稳定性。
三、赋值的艺术:简化代码的小技巧
Python的赋值语法非常灵活,掌握以下技巧能大幅简化代码:
1. 链式赋值:一次给多个变量赋同一值
x = y = z = 0 # x、y、z都引用0这个整型对象
print(x, y, z) # 输出:0 0 0
说明:链式赋值本质是将同一个对象的引用赋给多个变量,修改其中一个变量不会影响其他(比如x = 10
,y仍为0)。
2. 系列解包赋值:快速分配多个变量
将可迭代对象(列表、元组、字符串等)的元素解包给多个变量:
# 基本用法
a, b, c = 10, 20, 30 # 元组解包
print(a, b, c) # 输出:10 20 30# 列表解包
d, e = [40, 50]
print(d, e) # 输出:40 50# 字符串解包(字符串是可迭代对象)
f, g = "ab"
print(f, g) # 输出:a b
3. 变量互换:无需临时变量
通过解包赋值,可以快速交换两个变量的值:
a, b = 1, 2
print(a, b) # 输出:1 2
a, b = b, a # 右边是元组(b,a),解包后赋值给a、b
print(a, b) # 输出:2 1
4. 星号表达式:处理可变长度的可迭代对象
用*
符号接收可变数量的元素,返回列表:
# 取第一个元素,剩下的作为列表
first, *rest = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first) # 输出:1
print(rest) # 输出:[2, 3, 4, 5]# 取中间元素
*middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
print(middle) # 输出:[1, 2, 3, 4]
print(last) # 输出:5# 取两边元素,中间作为列表
first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first) # 输出:1
print(middle) # 输出:[2, 3, 4]
print(last) # 输出:5
四、变量与对象类型:Python的“动态类型”本质
Python是动态类型语言,其核心特点是:
- 变量无类型:变量只是“引用”,不绑定具体类型。
- 对象有类型:变量的类型由它引用的对象决定。
例如:
a = 10 # a引用整型对象,type(a)→int
print(type(a)) # 输出:<class 'int'>a = "hello" # a引用字符串对象,type(a)→str
print(type(a)) # 输出:<class 'str'>a = [1, 2, 3] # a引用列表对象,type(a)→list
print(type(a)) # 输出:<class 'list'>
总结:变量是“容器”,装的是对象的地址;对象是“内容”,有固定的类型和值。
五、数字与基本运算符:Python的算术基础
Python支持整数(int)和浮点数(float)两种基本数字类型,提供了丰富的运算操作。
1. 数字类型说明
- 整数:任意大小的整数(比如
50
、-100
、0
)。 - 浮点数:带小数点的数字(比如
3.14
、10.0
),或科学计数法(比如1.23e2
→123.0)。
2. 基本运算符(重点总结)
以下是Python中常用的数字运算符,结合示例说明:
运算符 | 说明 | 示例 | 结果 |
---|---|---|---|
+ | 加法 | 3 + 2 | 5 |
- | 减法 | 30 - 5 | 25 |
* | 乘法 | 3 * 6 | 18 |
/ | 浮点除法(结果为浮点数) | 8 / 2 | 4.0 |
// | 整数除法(向下取整) | 7 // 2 | 3 |
% | 模运算(取余) | 7 % 4 | 3 |
** | 幂运算 | 2 ** 3 | 8 |
关键说明:
/
与//
的区别:/
返回浮点数(即使整除),//
返回整数(向下取整)。例如:print(8 / 2) # 输出:4.0(浮点除法) print(7 // 2) # 输出:3(整数除法,向下取整) print(-7 // 2) # 输出:-4(向下取整到更小的整数)
%
的符号规则:模运算的结果符号与除数一致。例如:print(7 % 4) # 输出:3(7 = 4*1 + 3) print(7 % -4) # 输出:-1(7 = (-4)*(-2) + (-1))
3. divmod()
函数:同时获取商和余数
divmod(a, b)
接受两个参数,返回一个元组(商
, 余数
),其中商由a // b
计算,余数由a % b
计算。例如:
# 计算7除以2的商和余数
quotient, remainder = divmod(7, 2)
print(quotient) # 输出:3
print(remainder) # 输出:1# 计算100除以3的商和余数
q, r = divmod(100, 3)
print(q) # 输出:33
print(r) # 输出:1
优势:比分开计算商和余数更高效(只需一次运算)。
六、总结:掌握基础,事半功倍
本文覆盖了Python的核心基础知识点:
- 内存管理:
del
删除引用,GC自动清理无引用对象。 - 常量约定:全大写命名,逻辑上保持不变。
- 赋值技巧:链式赋值、解包赋值、变量互换,简化代码。
- 类型本质:变量是引用,对象有类型,动态类型语言的特点。
- 数字运算:基本运算符的用法,
divmod()
函数的高效性。
这些知识点是Python编程的基石,建议多写代码实践(比如用解包赋值交换变量,用divmod()
优化除法运算),体会Python的简洁与高效。
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