坚强的del

class SomeClass:
    def __del__(self):
        print("Deleted!")
x = SomeClass()
y = x
del x
del y

# 输出：Deleted!

你发现了几个问题？第一、一个变量删除了两次竟然没有报错。第二、执行了两次删除只有一次打印了删除操作。修改一下上面的代码

x = SomeClass()
y = x
print(dir())
# 输出：['SomeClass', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'x', 'y']
del x
print(y)
# 输出：<__main__.SomeClass object at 0x108f55890>
print(dir())

# 输出：
del y
print(dir())



Deleted!
['SomeClass', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']

可以看到x、y是两个变量，但是他们指向了同一个对象，Python使用引用计数进行内存管理，所以当x=SomeClass()的时候，对象上的指针引用计数从0变1，y=x的时候，引用计数加1变成2.

迭代列表时删除元素

list_1 = [1, 2, 3, 4]
list_2 = [1, 2, 3, 4]
list_3 = [1, 2, 3, 4]
list_4 = [1, 2, 3, 4]

for idx, item in enumerate(list_1):
    del item

for idx, item in enumerate(list_2):
    list_2.remove(item)

for idx, item in enumerate(list_3[:]):
    list_3.remove(item)

for idx, item in enumerate(list_4):
    list_4.pop(idx)

print(list_1)
# 输出：[1, 2, 3, 4]
print(list_2)
# 输出：[2, 4]
print(list_3)
# 输出：[]
print(list_4)
# 输出：[2, 4]

我们先看一下del, remove和pop的不同:

list_2/list_4为什么输出[2, 4]

列表迭代是按索引进行的, 所以当我们从list_2或list_4中删除1时, 列表的内容就变成了 [2, 3, 4]. 剩余元素会依次位移, 也就是说, 2 的索引会变为 0, 3 会变为 1. 由于下一次迭代将获取索引为 1 的元素 (即 3), 因此 2 将被彻底的跳过. 类似的情况会交替发生在列表中的每个元素上.

list_3为什么会输出[]

这个好像比较符合我们的预期值，这里写法有些不一样，我们看一看下面代码

a = [1, 2, 3, 4]
print(id(a))
# 输出：4523069920
print(id(a[:]))
# 输出：4523072480

看出来问题了吗？切片操作会创建一个新对象，所以不存在上面的问题

循环变量泄漏!

for x in range(7):
    if x == 6:
        print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')
# 输出：6 : for x inside loop
# 输出：6 : x in global

在 Python 中, for 循环使用所在作用域并在结束后保留定义的循环变量. 如果我们曾在全局命名空间中定义过循环变量. 在这种情况下, 它会重新绑定现有变量。但是要注意列表推导式里的局部变量是不能在外部使用的。

print([x for x in range(5)])
# 输出：[0, 1, 2, 3, 4]
print(x, ': x in global')
# 输出：
# Traceback (most recent call last):
#     NameError: name 'x' is not defined

当心默认的可变参数!

def some_func(default_arg=[]):
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg

print(some_func())
# 输出：['some_string']
print(some_func())
# 输出：['some_string', 'some_string']
print(some_func())
# 输出：['some_string', 'some_string', 'some_string']
print(some_func())
# 输出：['some_string', 'some_string', 'some_string', 'some_string']

这里必须要敲黑板、敲黑板、敲黑板，在很多编程语言中函数都有默认参数，但是Python中默认参数不一样，因为python中默认参数是存储在一个独立的区域，当函数被定义的时候，默认参数被创建，直到程序终止。当我们默认参数为不可变对象时，与其他语言类似。但是如果默认参数为不可变对象时，每一次的变化就会被记住，这种问题非常严重，经常发生问题的时候我们找不到问题点。所以我们建议大家一定不要把可变对象设置为默认参数，可以使用如下方式进行修改：

def some_func(default_arg=None):
    if not default_arg:
        default_arg = []
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg
print(some_func())
# 输出：['some_string']
print(some_func())
# 输出：['some_string']

同人不同命!

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a = a + [5, 6, 7, 8]
print(a)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
print(b)
# 输出：[1, 2, 3, 4]

这里牵扯到python中赋值运算符的本质问题，后面直播或者出视频来解释一下，一定要记住：赋值运算符等同于创建新对象。这一点也很重要，主要是针对定位问题。

外部作用域变量

a = 1
def some_func():
    return a

def another_func():
    a += 1
    return a
print(some_func())
# 输出：1
print(another_func())
# 输出：
# Traceback (most recent call last):
#    another_func()
#        a += 1
# UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

def anothre_func():
    global a
    a += 1
    return a