python实例化类，数据混乱、串内容问题（可变类型属性的初始化）

一般情况下，我们知道 在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象

当把list和dict当参数传入函数时，强制为引用传值（即：在函数内部修改了对象，函数外部的对象也会改变）

def update_remark(data):
    print('函数里修改了remak为：已修改')
    data['remark'] = '已修改'
    return data['remark']


dict1 = {'remark': '测试'}
print('外面里remark：', end=' ')
print(dict1)

update_remark(dict1)

print('外面里remark：', end=' ')
print(dict1)

执行结果如下：

这个问题也不大，写函数的时候注意一下就好了。

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问题是：一个类实例化出两个对象，修改各自对象的属性，数据还能被引用了？？ 

测试代码如下：

class Demo:
    name = ''
    data = {}

    def __init__(self):
        pass

    def set_name(self, name):
        self.name = name

    def get_name(self):
        return self.name

    def set_data(self, key, value):
        self.data[key] = value

    def get_data(self, key):
        return self.data[key] if key in self.data else None


if __name__ == '__main__':
    obj1 = Demo()
    obj2 = Demo()

    print(obj1)
    print(obj2)

    obj1.set_name('实例1')
    obj2.set_name('实例2')

    print(obj1.get_name())
    print(obj2.get_name())

    obj1.set_data('remark', '测试')

    print(obj1.get_data('remark'))
    print(obj2.get_data('remark'))

执行结果如下：

这下就头大了，我只修改了obj1对象里的 data 属性，为何 obj2 里的 data 属性也跟着变了？？

实例化对象之后，可变类型的属性居然还是引用传值的？？

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解决办法：不要直接在类的顶部里初始化属性，在构造方法里初始化属性才不会出错

类顶部的属性可以直接不写，在 __init__ 构造函数里用"self.属性名 = 属性值" 这种方式设置类的属性就可以了

注：强迫症一定要在类的顶部写属性的话，__init__ 里也还重新初始化一下

修改后的类如下：

class Demo:
    def __init__(self):
        self.name = ''
        self.data = {}

    def set_name(self, name):
        self.name = name

    def get_name(self):
        return self.name

    def set_data(self, key, value):
        self.data[key] = value

    def get_data(self, key):
        return self.data[key] if key in self.data else None


if __name__ == '__main__':
    obj1 = Demo()
    obj2 = Demo()

    print(obj1)
    print(obj2)

    obj1.set_name('实例1')
    obj2.set_name('实例2')

    print(obj1.get_name())
    print(obj2.get_name())

    obj1.set_data('remark', '测试')

    print(obj1.get_data('remark'))
    print(obj2.get_data('remark'))

执行结果如下：

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不知道是Python的bug还是本来就是这样设计的，总之：引以为戒！！