Python實用技巧：比普通的賦值方式效率更高的二元賦值

python支持相似於a += 3這種二元表達式。好比：

1 a += 3 -> a = a + 3
2 a -= 3 -> a = a - 3
3 a *= 3 -> a = a * 3
4 ...

在python中的某些狀況下，這種二元賦值表達式可能比普通的賦值方式效率更高些。緣由有二：

1. 二元賦值表達式中，a可能會是一個表達式，它只需計算評估一次，而a = a + 3中，a要計算兩次。
2. 對於可變對象，能夠直接在原處修改獲得修改後的值，而普通的一元賦值表達式必須在內存中新建立一個修改後的數據對象，並賦值給變量

第一點無需解釋。關於第二點，看下面的例子：

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1 L = [1,2,3]
2 L = L + [4] # (1)：慢
3 L += [4] # (2)：快
4 L.append(4) # (3)：快，等價於(2)
5
6 L = L + [5,6] # (4)：慢
7 L += [5,6] # (5)：快
8 L.extend([5,6]) # (6)：快，等價於(5)

對於上面(1)和(4)的一元賦值表達式，先取得L，而後建立一個新的列表對象，將L拷貝到新列表對象中，並將4或5,6放進新列表對象，最後賦值給L。這個過程當中涉及到了幾個步驟：新分配內存、內存中列表拷貝、放入新數據。

而(2)(3)是等價的，(5)(6)也是等價的，它們都是直接在內存中的原始列表處修改，不會有拷貝操做，新建的數據對象僅僅只是一個元素。

按照理論上來講，確實二元賦值方式要效率高一些，但要注意的是，列表中保存的只是各元素的引用，因此拷貝列表也僅僅只是拷貝一點引用，這是微乎其微的開銷。因此一元賦值和二元賦值的差距在這一點的性能上基本沒差距，主要的差距還在於一元、二元賦值方式可能存在的表達式不一樣評估次數。

總的來講，使用二元賦值表達式一般能夠做爲可變對象賦值的一種優化手段。