Comprendre les affectations chaînées en Python

Les affectations chaînées en Python, illustrées par des expressions comme "x = y = somefunction()", ont suscité discussions concernant leur équivalence à plusieurs affectations séquentielles ("x = somefunction(); y = somefunction()"). Pour clarifier ce point, explorons en détail le fonctionnement des affectations chaînées.

Dans une affectation chaînée, la cible la plus à gauche est assignée en premier. Par conséquent, "x = y = somefunction()" équivaut à :

temp = somefunction()
x = temp
y = temp

Cet ordre est crucial, car la cible de gauche reçoit la valeur de la variable temporaire "temp" avant d'être affectée à la cible de droite. Cela est évident dans le démontage d'une fonction d'affectation chaînée :

>>> def chained_assignment():
...     x = y = some_function()
...
>>> import dis
>>> dis.dis(chained_assignment)
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (some_function)
              3 CALL_FUNCTION            0
              6 DUP_TOP
              7 STORE_FAST               0 (x)
             10 STORE_FAST               1 (y)
             13 LOAD_CONST               0 (None)
             16 RETURN_VALUE

Notez que la valeur renvoyée par la fonction est d'abord stockée dans "x", puis dans "y."

Cette compréhension est cruciale pour comprendre le comportement des affectations chaînées. Par exemple, les expressions telles que « x = y = [] » doivent être évitées, car « x » et « y » feront référence à la même liste. Privilégiez plutôt des affectations distinctes comme "x = []" et "y = []" pour créer des listes distinctes.