初学python，我给你总结了几个常见的错误

坚强的del

class SomeClass: def __del__(self): print('Deleted!')x = SomeClass()y = xdel xdel 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 = xprint(dir())# 输出：['SomeClass', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'x', 'y']del xprint(y)# 输出：<__main__.SomeClass object at 0x108f55890>print(dir())# 输出：del yprint(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.

del x 并不会立刻调用 x.__del__().

每当遇到 del x, Python 会将对象的引用数减1, 当对象的引用计数减到0时才会真正的删除对象，因此调用x.__del__().

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 itemfor 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:

del var_name 只是从本地或全局命名空间中删除了var_name (这就是为什么 list_1 没有受到影响).

remove 会删除第一个匹配到的指定值, 而不是特定的索引, 如果找不到值则抛出ValueError 异常.

pop 则会删除指定索引处的元素并返回它, 如果指定了无效的索引则抛出 IndexError 异常.

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：4523069920print(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_argprint(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_argprint(some_func())# 输出：['some_string']print(some_func())# 输出：['some_string']

同人不同命!

a = [1, 2, 3, 4]b = aa = 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。

a += b 并不总是与 a = a + b 表现相同. 类实现 op= 运算符的方式 也许 是不同的, 列表就是这样做的.

表达式 a = a + [5,6,7,8] 会生成一个新列表, 并让 a 引用这个新列表, 同时保持 b 不变.

表达式 a += [5,6,7,8] 实际上是使用的是 'extend' 函数, 所以 a 和 b 仍然指向已被修改的同一列表.

外部作用域变量

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

当你在作用域中对变量进行赋值时, 变量会变成该作用域内的局部变量. 因此 a 会变成 another_func 函数作用域中的局部变量, 但它在函数作用域中并没有被初始化, 所以会引发错误.

可以阅读这个简短却很棒的指南, 了解更多关于 Python 中命名空间和作用域的工作原理.

想要在 another_func 中修改外部作用域变量 a 的话, 可以使用 global 关键字

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