這篇文章主要介紹了Python二元賦值實用技巧解析,文中通過示例程式碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

python支援類似於a += 3這種二元表示式。比如：

 a += 3 -> a = a + 3
 a -= 3 -> a = a - 3
 a *= 3 -> a = a * 3
 ...

在python中的某些情況下，這種二元賦值表示式可能比普通的賦值方式效率更高些。原因有二：

二元賦值表示式中，a可能會是一個表示式，它只需計算評估一次，而a = a + 3中，a要計算兩次。

對於可變物件，可以直接在原處修改得到修改後的值，而普通的一元賦值表示式必須在記憶體中新建立一個修改後的資料物件，並賦值給變數

第一點無需解釋。關於第二點，看下面的例子：

 L = [1,2,3]
 L = L + [4] # (1)：慢
 L += [4] # (2)：快
 L.append(4) # (3)：快，等價於(2)

 L = L + [5,6] # (4)：慢
 L += [5,6] # (5)：快
 L.extend([5,6]) # (6)：快，等價於(5)

對於上面(1)和(4)的一元賦值表示式，先取得L，然後建立一個新的列表物件，將L拷貝到新列表物件中，並將4或5,6放進新列表物件，最後賦值給L。這個過程中涉及到了幾個步驟：新分配記憶體、記憶體中列表拷貝、放入新資料。

而(2)(3)是等價的，(5)(6)也是等價的，它們都是直接在記憶體中的原始列表處修改，不會有拷貝操作，新建的資料物件僅僅只是一個元素。

按照理論上來說，確實二元賦值方式要效率高一些，但要注意的是，列表中儲存的只是各元素的引用，所以拷貝列表也僅僅只是拷貝一點引用，這是微乎其微的開銷。所以一元賦值和二元賦值的差距在這一點的效能上基本沒差距，主要的差距還在於一元、二元賦值方式可能存在的表示式不同評估次數。

總的來說，使用二元賦值表示式通常可以作為可變物件賦值的一種優化手段。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支援我們。