Lec1 环境模型
开头例子
# 以下代码的输出结果是什么？
functions = []
for i in range(5):
def func(x):
return x + i
functions.append(func)
for f in functions:
print(f(12))16 16 16 16 16
结果是不是出乎以外？ 即便并不令人惊讶，将来也会有一些时候发生意料之外的情况。因此，我们需要了解关于”幕后“发生了什么？而我们主要使用的工具，称为环境图(environment model)，有人称内存图，这是用图形方式跟踪代码运行过程中计算机内部发生的事情的方法。
环境图
每当Python需要处理一个对象时，该对象都会存储在内存中；此外，Python还需要一种方法将名称与其存储在内存中的对象关联起来。因此，在我们的图示中，我们需要跟踪两个重要类别的内容：
- 正在使用的对象
- 引用这些对象的名称
在我们的图示中，我们将这两个内容分别保留在两个不同的区域中，这对应于逻辑上分离的内存区域
- 堆（存储对象的地方）
- 栈（我们用来跟踪名称的地方）
因此，一个空的环境图通常会从将绘图分成这两个区域开始。
x = 307
x = 308
y = x
y = 342我们将x称为变量，它绑定到堆上表示307的对象；我们还将箭头本身（表示变量x与其绑定值之间的链接）称为引用。第2行，x = 308 我们看到另一个赋值语句，因此我们以完全相同的方式进行
代表307的对象，它现在孤零零地留在堆上，没有任何指向它的引用。没有指向该对象的箭头意味着我们不再有任何方法从程序中访问它！通过一种称为“垃圾回收”的过程，Python将有效地删除无法再从我们的程序中访问的对象，从而释放出该内存以供以后使用。
Python的垃圾回收过程的实际内部机制相当复杂，但在我们的图示中，我们将通过模仿Python垃圾回收，来简化这一过程：引用计数。Python通过跟踪每个堆上对象的引用数量来实现这一点（在我们的图示中，就是指向每个对象的箭头数量）；当一个对象的引用数量降到0时，Python就会移除它，并释放相关内存以供以后使用
列表
mylist = [309, 310, "cat"]
列表的内容（项目）在内存中显式存储为对其他Python对象的引用，而不是对象本身。在这个例子中，我们将列表中的引用绘制成与全局帧中的引用不同的颜色，但这纯粹是为了使图示更易于查看和解释；红色和蓝色箭头表示的含义完全相同。例如，在下面这段代码中，我们最终会得到变量x和列表的第一个位置（索引0）都指向同一个对象
x = 311
mylist = [x, 312]
那如果是
x = []呢？
因为每个格子代表一个数据项，因此不能简单画成空格子。我们用一个竖线来表示
列表的操作
现在我们已经了解了如何表示列表，让我们来讨论一些常见的列表操作，并看看它们如何在我们的图表中工作
索引和项赋值
我们对列表执行的最常见操作之一是查找列表中包含的某个对象。
当我们使用 mylist[0] 来索引列表时，Python 首先访问方括号左边的内容，以确定我们要查看哪个对象。在这个例子中，我们通过查看全局变量里保存的 mylist，找到它指向的内存中的列表对象。然后，方括号中的部分告诉我们查看索引 0，所以我们跟随列表中的第一个引用，找到表示整数 309 的对象.
如果我们对绘制每一步过程非常挑剔，值得注意的是，Python 还会创建一个新对象来表示表达式中的 0，并用它来索引列表。但由于这个 0 会立即被垃圾回收（没有箭头指向它），我们通常会在图示中省略这样的细节。
列表也是可变的，因为我们可以通过更改它们存储的引用来修改它们
列表切片和复制
我们可以用切片（slicing）来找到给定列表的子列表，通常的是x[start:stop]，或者是x[start: stop: step]
我们也可以在这里使用负索引，所以 x[-N:] 是一种获取 x 中最后 N 个元素的方法。省略两个参数，如 x[:]，给我们一个 x 的副本。然而，重要的是，这只是 x 的浅拷贝，因为它是一个包含 x 中所有相同引用的新列表。x[::-1]，它生成一个新列表，其中包含 x 中的所有引用，但顺序相反； 我们还可以用x[::-1]来获取倒序的的新列表
x = [[9,8], [7,6,5]]
y1 = x
y2 = x[:]
x[0] = 20
x[1][0] = 30
print(x)
print(y1)
print(y2)
# 上述代码的输出是什么Solution:
执行完 y=x[:]后环境图
执行完x[1][0] = 30后环境图
[20, [30, 6, 5]] [20, [30, 6, 5]] [[9, 8], [30, 6, 5]]
添加元素
介绍三个内置的list方法
append: 允许我们在列表尾部添加一个元素
pythonx = 7 y = [4,5,6] y.append(x)extend: 允许我们在列表尾部添加多个元素
pythonx = [1, 2, 3] y = [4, 5] x.extend(y)insert: 前面两个都是尾部插入数据，如果我们想在某个索引插入，可以用
x.insert(N, val)。它会在索引N处插入一个新的引用，使得val现在位于索引N
删除元素
- pop方法允许我们根据索引从列表中删除一个元素。
x.pop(N)以索引N作为输入 - remove方法允许我们根据值而不是索引从列表中删除一个元素。
x.remove(v)以任意对象v作为输入。如果该对象在列表x中存在，列表中最早出现的那个对象将被移除
连接
- +: 这里的最终结果与使用
extend类似，只是这次我们没有在原地修改y来添加新元素，而是创建了一个全新的列表。z = x + y- Python 确实支持
+=运算符在列表上，但它的行为可能与你预期的不同：它会原地修改左边的列表。也就是说，a += b实际上等价于a.extend(b)；它会修改a，而不是创建一个新列表。
- Python 确实支持
考虑上面的环境图，写出对应的代码
Solution:
b = [311]
a = [307, [308], [309, 310], y, [[y]]]
考虑上面的环境图，写出对应的代码
元组
元组通过一个用逗号分隔的表达式列表表示，该列表不被方括号 [] 或花括号 {} 包围。虽然元组通常被圆括号 () 包围，但这并不是绝对必要的。例如以下两行代码都创建了元组
(1,2,3)
1,2,3注意，单独的圆括号并不会创建元组。例如，(7) 只是一个整数，而不是元组。如果你想创建一个只包含一个元素的元组，你需要在元素后面加一个逗号，例如 (7,) 或 7,。在元组、列表和字典中，尾随的逗号是被忽略的。
创建一个空元组时，圆括号表示元组。例如，你可以使用 () 创建一个空元组，也可以使用其构造函数 tuple() 来创建空元组。
何时使用环境图
我们的最终目标是，通过手工绘制这些图将来可能完全不再必要；我们预期这一点最终会实现，这不仅仅因为这些图不再有用，而是因为你的大脑会在潜意识中自动考虑这些步骤。然而，要内化这些工作原理需要时间，手工绘制图表可以帮助你更快地内化这些内容。而且，拥有一种特定、一致的绘图方式意味着我们都有一个共享的语言，可以用来讨论 Python 内部的概念（超越语法本身）