阅读时 profile.py python标准库我遇到了赋值语句 sys.argv[:] = args，用于修改 sys.argv 使程序被分析查看正确的命令行参数。我明白这不同于 sys.argv = args[:] 在实际操作中，但是 有效 他们看起来和我一样。是否有人想要使用一个而不是另一个？并且是 a[:] = b 一个常见的蟒蛇成语？
更新：在这种特定情况下，为什么选择一个而不是另一个呢？ （来源可以在 main 的功能 profile.py）
阅读时 profile.py python标准库我遇到了赋值语句 sys.argv[:] = args，用于修改 sys.argv 使程序被分析查看正确的命令行参数。我明白这不同于 sys.argv = args[:] 在实际操作中，但是 有效 他们看起来和我一样。是否有人想要使用一个而不是另一个？并且是 a[:] = b 一个常见的蟒蛇成语？
更新：在这种特定情况下，为什么选择一个而不是另一个呢？ （来源可以在 main 的功能 profile.py）
不同的是，当你使用时 a[:] = b 这意味着你将覆盖任何已经存在的东西 a。如果你有其他的参考 a 它也会改变，因为它不断引用相同的位置。
另一方面， a = b[:] 创建一个新引用并复制所有值 b 这个新的参考。因此，对旧数据的现有引用将继续指向旧数据。
考虑这个例子：
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [4, 5, 6]
>>> c = a # c is a reference to the list in a
>>> c
[1, 2, 3]
>>>
>>> a[:] = b
>>> a # a will have a copy of the list in b
[4, 5, 6]
>>> c # and c will keep having the same value as a
[4, 5, 6]
>>>
>>> b = [7, 8, 9]
>>> a = b[:]
>>> a # a has the new value
[7, 8, 9]
>>> c # c keeps having the old value
[4, 5, 6]
不同的是，当你使用时 a[:] = b 这意味着你将覆盖任何已经存在的东西 a。如果你有其他的参考 a 它也会改变，因为它不断引用相同的位置。
另一方面， a = b[:] 创建一个新引用并复制所有值 b 这个新的参考。因此，对旧数据的现有引用将继续指向旧数据。
考虑这个例子：
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [4, 5, 6]
>>> c = a # c is a reference to the list in a
>>> c
[1, 2, 3]
>>>
>>> a[:] = b
>>> a # a will have a copy of the list in b
[4, 5, 6]
>>> c # and c will keep having the same value as a
[4, 5, 6]
>>>
>>> b = [7, 8, 9]
>>> a = b[:]
>>> a # a has the new value
[7, 8, 9]
>>> c # c keeps having the old value
[4, 5, 6]