python编程第一课

Python第一课

编写产品犹如在北京建设一栋大楼，为了利益和效率最大化，考虑代码执行周期和效率

内存回收机制

待续

时间复杂度

列表的常规操作：增、删、改、查、排序，在任何一个操作，考虑其时间复杂度，数据在内存中的时间消耗，如学校学生名单的列表共计20000条数据，此数据全部放置内存中，若对此列表进行sort，2000条数据从新排列时间复杂度为O(n*2),所以考虑计算机性能进行编写程序及优化程序代码

列表非常规操作

sort(key=None，reverse=False) 默认返回None

• key是函数，reverse默认不进行对列表进行翻转

lis1=[1,2,3,c,4,5]
lis2=['a','b']
lis.sort(key=str,reverse=True)

通过内存运行情况可知

list.copy()默认返回新列表

在列表中套用列表或者套用其他函数时注意列表所在内存地址，如下代码：

lis0 = [1,[2,3,4],5]
print(id(lis0))
lis5=lis0.copy()
print(id(lis5))
lis5[2]=10
if lis5 == lis0:
print('第一次相等')
else:
    lis5[2]=5
if lis5 == lis0:
print('第一次修改后相等')
lis5[1][1]=300
print(lis0)
print(lis5)
if lis5 == lis0:
print('第二次相等')
else:
    lis5[2]=5
if lis5 == lis0:
print('第二次修改后相等')

运行结果为：

140577722877576
140577722877832
第一次修改后相等
[1, [2, 300, 4], 5]
[1, [2, 300, 4], 5]
第二次相等

正常思维知修改lis5[1][1]的值，并未修改lis0[1][1]的值，所以二者数值本不应该相等，但结果背道而驰，原因如下：列表套用列表时，每个列表都会有自己的内存地址，lis5=lis0.copy(),仅仅是将lis0的值复制一份到lis5，但是list=[2,3,4]的内存地址值在lis0和lis5中一直没有发生过变化，已经当修改lis5[1][1]=300时，仅修改的是list=[2,3,4]的值，并未修改list=[2,3,4]的内存地址值，因此lis5=[1,’列表[2,3,4]的内存 地址’,5]，lis0=[1,’列表[2,3,4]的内存 地址’,5],因此二者相等，具体可通过内存运行变化图可知：
lis5[1][1]修改前内存运行情况如下：

lis5[1][1]修改后内存运行情况如下：

copy.deepcopy()函数

在列表中套用列表或者套用其他函数时注意列表所在内存地址，如下代码：

import copy
lis0 = [1,[2,3,4],5]
print(id(lis0))
lis5=copy.deepcopy(lis0)
print(id(lis5))
lis5[2]=10
if lis5 == lis0:
print('第一次相等')
else:
    lis5[2]=5
if lis5 == lis0:
print('第一次修改后相等')
lis5[1][1]=300
print(lis0)
print(lis5)
if lis5 == lis0:
print('第二次相等')
else:
    lis5[2]=5
if lis5 == lis0:
print('第二次修改后相等')

运行发现若修改后二者就不相等，内存运行过程如：