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Python中的list使用append最后为什么会把前面的元素都修改掉？

一个简单的循环解包，写成字典后向后添加到列表中。

前面六步都没问题，可是最后一次append会把前面六个元素都修改掉，这是为什么呢？

items_index = range(7)
value = [10, 40, 30, 50, 35, 40, 30]
weight = [35, 30, 60, 50, 40, 10, 25]

item = {}
items = []
for i in range(len(items_index)):
    item['index'] = items_index[i] + 1
    item['value'] = value[i]
    item['weight'] = weight[i]
    items.append(item)
    print('第'+str(i+1)+'次：')
    print(items)
print('最后结果：')
print(items)

结果如下：

因为你改的一直是 item 这个对象。把 item = {} 这一句放到循环里面就好了。

這個問題的癥結點，之前幾位大大都已經點明了，就在於 item 的初始化應置放於迴圈內，否則每次 append到 items 中的都是同一個字典，到最後 items 中的每一個元素都參考到同一個字典。

接下來就是我多嘴的部分了，希望能夠好好討論一些想法，給大家當作參考囉．

在 Python 中，我們應該盡量避免:

  1. 用 index 來循環 list

  2. 用 key 來循環 dictionary

不是說不可以，只是有更簡明的寫法，上述兩種用法的缺點都在於，在循環內我們必須多做一個取值的動作:

  1. item = lst[index]

  2. item = dic[key]

取而代之，我們應該直接去 iterate list 或 dictionary 中的元素。

在 list 中:

>>> lst = ['a', 'b', 'c']
>>> for item in lst:
...     print(item)
... 
a
b
c

很簡單地，完全不透過 index 的控制我們就能依序取出 lst 中的元素．
至於在某些情況下我們也想要同時得到 index 值，我們也應該使用 enumerate() 方法:

>>> lst = ['a', 'b', 'c']
>>> for index, item in enumerate(lst):
...     print(index, item)
... 
0 a
1 b
2 c

在 dictionary 中，使用 items() 方法是個好主意:

>>> dic = {'name':'dokelung', 'age':27}
>>> for key, item in dic.items():
...     print(key, item)
... 
age 27
name dokelung

以上這些寫法的好處都在於，循環內不需要一個取值的干擾動作，比較乾淨簡明．

另外，BeginMan大點出了一個漂亮又簡明的想法，不過在某些情況下可能會有些問題，我舉個例子:

value = [10, 40, 30, 50, 35, 40, 30, 50]
weight = [35, 30, 60, 50, 40, 10, 25, 50]

data = zip(value, weight)
items = map(lambda x: {"value": x[0], "weight": x[1], "index": data.index(x)+1}, data)

for item in items:
    print(item)

結果:

{'index': 1, 'weight': 35, 'value': 10}
{'index': 2, 'weight': 30, 'value': 40}
{'index': 3, 'weight': 60, 'value': 30}
{'index': 4, 'weight': 50, 'value': 50}
{'index': 5, 'weight': 40, 'value': 35}
{'index': 6, 'weight': 10, 'value': 40}
{'index': 7, 'weight': 25, 'value': 30}
{'index': 4, 'weight': 50, 'value': 50}

最後一個元素的 index 成為 4 了，這是因為利用 data.index(x) 永遠會找到 data 中第一個出現的 x 的 index 值，所以當 data 中有兩個相同的元素時便會有一些小問題

以這個case來說我的小建議是，我們不需要保留一個 index 值在 item中，因為最後所有的 item 會被保存在一個 list 中，這代表 index 就是 item 在 items 中的 index．

可以簡單改成下面的樣子:

data = zip(value, weight)
items = map(lambda x: {"value": x[0], "weight": x[1]}, data)

for index, item in enumerate(items):
    print(index, item)

如果堅持一定要在每個字典中保持一個 index，那可以改成:

items = map(lambda (index, item): {"index": index, "value": item[0], "weight": item[1]}, enumerate(data))

結果:

{'index': 0, 'weight': 35, 'value': 10}
{'index': 1, 'weight': 30, 'value': 40}
{'index': 2, 'weight': 60, 'value': 30}
{'index': 3, 'weight': 50, 'value': 50}
{'index': 4, 'weight': 40, 'value': 35}
{'index': 5, 'weight': 10, 'value': 40}
{'index': 6, 'weight': 25, 'value': 30}
{'index': 7, 'weight': 50, 'value': 50}

接著來討論一下泛函編程中常見的 map(映射), filter(過濾) 和 reduce(精煉)．

在過去，Python 要撰寫泛函風格的代碼，上述三個 function 是必要中的必要，但現在，Python 的 list comprehension 和 generation expression 可以取代 map 和 filter 的角色，同時，許多內建的 歸納函式 也可以更好地取代 reduce，不過這邊不講那麼多，稍微講一下 map．

現在，map 我們應該盡量使用串列生成式來取代，比如以剛剛的例子:

data = zip(value, weight)
items = map(lambda x: {"value": x[0], "weight": x[1]}, data)

使用 list comprehension 會更好理解些:

data = zip(value, weight)
items = [{"value": value, "weight": weight} for value, weight in data]

for index, item in items:
    print(index, item)

如果有效率上的考量，使用 generator 會更好:

data = zip(value, weight)
gen = ({"value": value, "weight": weight} for value, weight in data)

for item in gen:
    print(item)

你这样列表里都是同一个item对象，把item放循环内初始化。另外，你用items_index时，直接写for i in items_index就好了，用不着len。

>>> data = zip(value, weight)
>>> map(lambda x: {"value": x[0], "weight": x[1], "index": data.index(x)+1}, data)

[{'index': 1, 'value': 10, 'weight': 35},
 {'index': 2, 'value': 40, 'weight': 30},
 {'index': 3, 'value': 30, 'weight': 60},
 {'index': 4, 'value': 50, 'weight': 50},
 {'index': 5, 'value': 35, 'weight': 40},
 {'index': 6, 'value': 40, 'weight': 10},
 {'index': 7, 'value': 30, 'weight': 25}]
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