每个函数调用都重新初始化python函数中的变量吗？

假设我有两个功能

def myfunction1(number):

    biglist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

    print number*biglist


biglist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

def myfunction2(number, biglist):

    print number*biglist

我用ipython的魔法％timeit计时：

In [5]: %timeit myfunction2(number, biglist)
1000000 loops, best of 3: 607 ns per loop

In [6]: %timeit myfunction1(number)
1000000 loops, best of 3: 841 ns per loop

这是否意味着每次调用myfunction1时都会重新声明biglist变量？我猜想在第一次函数调用之后，Python会以某种方式将biglist变量与函数一起存储，这样每次调用函数时都不必重新初始化列表。我不知道Python的内部工作方式，所以我只是在猜测。有人能解释实际发生了什么吗？

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穗揣

如果不做一些非常复杂的分析，Python就无法做你的建议。赋值语句只是一个赋值语句，如果我在解释器中键入x=3两次我希望x在我键入之后就是3而不管我在x之间做了什么...这真的没什么不同说明 - 这个功能很容易

def myfunction1(number):
    biglist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    biglist = number*biglist
    print biglist

在这种情况下，你想重新分配biglist。这个过程忽略了这样一个事实，即每次调用biglist都是一个不同的变量 - 你可以让这个func同时在2个线程上执行，并且它们是无关的

绊伦欧

是..它在myfunction1的范围内，在myfunction2中，它在全局范围内，直到程序结束才会结束。一旦myfunction1完成，任何与之关联的变量将被标记为无法访问。每次调用都只会在其范围内创建一个新的变量。 --Sai

徘廷

Python必须在myfunction1（）的每个条目上创建一个新列表，并将其分配给'biglist'。在myfunction2（）中，您传递的是对全局范围的“biglist”的引用，因此无需进行复制。两者之间还有其他微妙的差异。传入该引用会使全局数据对（可能不需要的）干扰开放：

>>> biglist = [ 1,2,3,4,5,6,7,8,9 ]
>>> def myfunction3(mylist):
...     mylist[2] = 99
...
>>> biglist
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> myfunction3(biglist)
>>> biglist
[1, 2, 99, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

...然而，在函数范围内声明它意味着它每次都重新创建。所以，例如：

>>> def myfunction4():
...     mylist = [ 1,2,3,4,5 ]
...     print mylist
...     mylist[2] = 99
...
>>> myfunction4()
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> myfunction4()
[1, 2, 3, 4, 5]

每次调用该函数时，您都会获得一份清新，干净，无瑕疵的列表副本。那么你如何才能获得两全其美？试试这个：

>>> def myfunction5():
...     mylist = biglist+[] # Make a private copy
...     mylist[4] = 99
...
>>> biglist
[1, 2, 99, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> myfunction5()
>>> biglist
[1, 2, 99, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

您可以看到全局范围列表未更改。基于此方法的新功能将是：

def myfunction1a(number):
    mylist = biglist+[] # Copy-safe version
    print number*mylist

如何使用您的基准时间进行比较？我知道在这种情况下你实际上并没有修改你的函数中的“biglist”，但是如果你必须拥有共享的全局数据，并且这个列表只是从头开始构建，那么习惯使用它并不是一个糟糕的范例。一次（然后复制）可能会带来一些性能改进。

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