Question

在Python中，我经常以类似于此的方式重用变量：

files = files[:batch_size]

我喜欢这种技术，因为它可以帮助我减少需要跟踪的变量数量。

从来没有遇到任何问题，但我想知道我是否缺少潜在的缺点，例如表演等。

Answer 1

重用变量名没有技术缺点。但是，如果您重复使用变量并更改其“目的”，则可能会使其他人阅读您的代码时感到困惑（特别是如果他们错过了重新分配）。

在您提供的示例中，您会发现在拼接时实际上正在生成一个全新的列表。在GC收集该列表的旧副本之前，该列表将存储在内存中两次（除了拼接的内容）。另一种方法是迭代该列表并在到达batch_size元素时停止，而不是完成列表，或者更简洁，del files[batch_size:]。

Answer 2

有关该特定示例的一些信息：如果您只想迭代，映射或过滤结果，可以使用生成器来避免数组副本：

import itertools
files = itertools.islice(files, batch_size)

对于一般情况：无论是将新值分配给现有名称还是新名称都应该完全没有区别（至少从解释器/ VM的角度来看）。两种方法都产生几乎完全相同的字节码：

Python 2.7.2 (default, Nov 21 2011, 17:25:27) 
[GCC 4.6.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dis
>>> def func1(files):
...   files = files[:100]
... 
>>> def func2(files):
...   new_files = files[:100]
... 
>>> dis.dis(func1)
  2           0 LOAD_FAST                0 (files)
              3 LOAD_CONST               1 (100)
              6 SLICE+2             
              7 STORE_FAST               0 (files)
             10 LOAD_CONST               0 (None)
             13 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(func2)
  2           0 LOAD_FAST                0 (files)
              3 LOAD_CONST               1 (100)
              6 SLICE+2             
              7 STORE_FAST               1 (new_files)
             10 LOAD_CONST               0 (None)
             13 RETURN_VALUE

在Python 3中可以观察到相同的内容。

事实上，func1甚至可能会更快一些，因为之前已经看到名称files，并且可能已经在某个变量查找缓存中。

Answer 3

重复使用变量确实没有太多的缺点，除了你不会经历许多优点。无论如何都要运行Python GC以收集旧对象，因此当覆盖变量时不会立即获得内存增益，这与静态编译语言（如C）不同，其中重用变量会完全阻止内存分配新对象。

此外，您可以真正混淆代码的任何未来读者，他们通常希望新对象具有新名称（垃圾收集语言的副产品）。

Answer 4

缺点是，你不能使用：

file_rest = files[batch_size:]

关于表现，没有任何缺点。相反：您甚至可以通过在同一名称空间中避免哈希冲突来提高性能。

在另一个背景下有一个SO-post。

在Python中重用变量

4 个答案: