簡潔優(yōu)雅的 C 寫法：

int a = 1;?
int b = 2;?
int temp;?
temp = a;?
a = b;?
b = temp;?

簡潔優(yōu)雅的 Python 寫法：

a,b = 1,2?
a,bb = b,a?

雖然語法非常方便，但我們始終不曾想過：它是怎么運作的?背后支撐它的機制是什么?下面讓我們一步步分析它。

比較通俗的說法

最常見的解釋是：

a,b = b,a 中右側是元組表達式，即 b,a 是一個兩個元素的tuple(a,b)。表達式左側是兩個待分配元素，而 = 相當于元組元素拆包賦值操作。

這種方法，理解起來最簡單，但實際是這種情況么?

讓我們從字節(jié)碼上看下，是不是這種情況。

從字節(jié)碼一窺交換變量：

大家可能不太了解 Python 字節(jié)碼。Python 解釋器是一個基于棧的虛擬機。Python 解釋器就是編譯、解釋 Python 代碼的二進制程序。

虛擬機是一種執(zhí)行代碼的容器，相較于二進制代碼具有方便移植的特點。而 Python 的虛擬機就是棧機器。

Python 中函數(shù)調用、變量賦值等操作，最后都轉換為對棧的操作。這些對棧的具體操作，就保存在字節(jié)碼里。

dis 模塊可以反編譯字節(jié)碼，使其變成人類可讀的棧機器指令。如下，我們看反編譯 a,b=b,a 的代碼。

>>> import dis?
>>> dis.dis("a,bb=b,a")?
? 1 ? ? ? ? ? 0 LOAD_NAME ? ? ? ? ? ? ? ?0 (b)?
? ? ? ? ? ? ? 2 LOAD_NAME ? ? ? ? ? ? ? ?1 (a)?
? ? ? ? ? ? ? 4 ROT_TWO?
? ? ? ? ? ? ? 6 STORE_NAME ? ? ? ? ? ? ? 1 (a)?
? ? ? ? ? ? ? 8 STORE_NAME ? ? ? ? ? ? ? 0 (b)?
? ? ? ? ? ? ?10 LOAD_CONST ? ? ? ? ? ? ? 0 (None)?
? ? ? ? ? ? ?12 RETURN_VALUE?

可見，在 Python 虛擬機的棧上，我們按照表達式右側的 b,a 的順序，先后壓入計算棧中，然后用一個重要指令 ROT_TWO，這個操作交換了 a 和 b 的位置，最后 STORE_NAME 操作將棧頂?shù)膬蓚€元素先后彈出，傳遞給 a 和 b 元素。

棧的特性是先進后出(FILO)。當我們按b,a順序壓入棧的時候，彈出時先出的就是a,再彈出就是b。STORE_NAME指令會把棧頂元素彈出，并關聯(lián)到相應變量上。

如果沒有第 4 列的指令ROT_TWO，此次 STORE_NAME 彈出的第一個變量會是后壓棧的 a，這樣就是 a=a 的效果。有了 ROT_TWO 則完成了變量的交換。

好了，我們知道靠壓棧、彈棧和交換棧頂?shù)膬蓚€元素，實現(xiàn)了 a,b = b,a 的操作。

同時，我們也知道了，上訴元組拆包賦值的說法，是不恰當?shù)摹?/p>

那 ROT_TWO 是怎么具體操作的呢?

后臺怎么執(zhí)行?

見名知意，可以猜出來 ROT_TWO 是交換兩個棧頂變量的操作。在 Python 源代碼的層面上，來看是如何交換兩個棧頂?shù)脑亍?/p>

下載 Python 源代碼，進入 Python/ceval.c 文件，在 1101 行，我們看到了 ROT_TWO 的操作。

TARGET(ROT_TWO){?
?PyObject *top = TOP();?
?PyObject *second = SECOND();?
?SET_TOP(second);?
?SET_SECOND(top);?
?FAST_DISPATCH(); ?
}?

代碼比較簡單，我們用 TOP 和 SECOND 宏獲取了棧上的 a,b 元素，然后再用 SET_TOP、SET_SECOND 宏把值寫入棧中。以此完成交換棧頂元素的操作。

求值順序的奇怪現(xiàn)象!

我們來看一個奇怪的現(xiàn)象，在這篇文章里，也可以看到這個現(xiàn)象。如下，我們試圖排序這個列表：

>>> a = [0, 1, 3, 2, 4]?
>>> a[a[2]], a[2] = a[2], a[a[2]]?
>>> a?
>>> [0, 1, 2, 3, 4]?
>>> a = [0, 1, 3, 2, 4]?
>>> a[2], a[a[2]] = a[a[2]],a[2]?
>>> a?
>>> [0, 1, 3, 3, 4]?

按照理解 a,b = b,a 和 b,a=a,b 是一樣的結果，但從上例中我們看到，這兩者的結果是不同的。

導致這一現(xiàn)象的原因在于：求值的順序。毫無疑問，整個表達式先求右側的兩個元素，然后作為常數(shù)保存起來。最后賦值給左側的兩個變量。

最后賦值時，需要注意，我們從左到右依次賦值，如果 a[2] 先修改的話，勢必會影響到其后的 a[a[2]] 的列表下標。

“你可以使用反匯編代碼，來分析產(chǎn)生這個現(xiàn)象的具體步驟。”
奇怪的變回拆包現(xiàn)象!!
當我們使用常數(shù)作為右側元組，來給左側變量賦值時;或使用超過三個元素，來完成便捷交換時，其在字節(jié)碼層次上便不是 ROT_TWO 這種操作了。

>>> dis.dis("a,b,c,d=b,c,d,a")?
? 1 ? ? ? ? ? 0 LOAD_NAME?
? ? ? ? ? ? ? 3 LOAD_NAME?
? ? ? ? ? ? ? 6 LOAD_NAME?
? ? ? ? ? ? ? 9 LOAD_NAME?
? ? ? ? ? ? ?12 BUILD_TUPLE?
? ? ? ? ? ? ?15 UNPACK_SEQUENCE?
? ? ? ? ? ? ?18 STORE_NAME?
? ? ? ? ? ? ?21 STORE_NAME?
? ? ? ? ? ? ?24 STORE_NAME?
? ? ? ? ? ? ?27 STORE_NAME?
? ? ? ? ? ? ?30 LOAD_CONST?
? ? ? ? ? ? ?33 RETURN_VALUE?
>>>?

很明顯，這里是在偏移 12 字節(jié)處BUILD_TUPLE 組裝元組，然后解包賦值給左側變量。上文所述的通俗說法，在這里又成立了!

也就是說，當小于四個元素交換時，Python 采用優(yōu)化的棧操作來完成交換。

當使用常量或者超過四個元素時，采用元組拆包賦值的方式來交換。

至于為什么是四個元素，應該是因為 Python 最多支持到 ROT_THREE 操作，四個元素的話，系統(tǒng)不知道該怎么優(yōu)化了。但在新版本的 Python 中，我看到了 ROT_FOUR 操作，所以這時候，四個元素還是 ROT_* 操作來優(yōu)化的。

>>>import opcode?
>>>opcode.opmap["ROT_THREE"]?
3?

此例中，該版本 Python 支持 ROT_THREE 操作，你也可以使用 ROT_FOUR 查看自己 Python 是否支持，進而確定是否可以四個以上元素便捷交換。

到此這篇關于Python 如何實現(xiàn)變量交換的文章就介紹到這了,更多相關Python 變量交換內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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