從接觸 Python 時起，我就覺得 Python 的元組解包（unpacking）挺有意思，非常簡潔好用。
最顯而易見的例子就是多重指派，即在一條語句中同時給多個變量指派：
>>> x, y = 1, 2
>>> print(x, y) # 結果：1 2
在此例中，指派操作符“=”号的右側的兩個數字會被存入到一個元組中，即變成 (1,2)，然後再被解包，依次指派給“=”号左側的兩個變量。
如果我們直接寫
x = 1,2
，然後列印出 x，或者在“=”号右側寫成一個元組，就能證明到這一點：
>>> x = 1, 2
>>> print(x) # 結果：(1, 2)
>>> x, y = (1, 2)
>>> print(x, y) # 結果：1 2
一些部落格或公衆号文章在介紹到這個特性時，通常會順着舉一個例子，即基于兩個變量，直接交換它們的值：
>>> x, y = 1, 2
>>> x, y = y, x
>>> print(x, y) # 結果：2 1
一般而言，交換兩個變量的操作需要引入第三個變量。道理很簡單，如果要交換兩個杯子中所裝的水，自然會需要第三個容器作為中轉。
然而，Python 的寫法并不需要借助中間變量，它的形式就跟前面的解包指派一樣。正因為這個形式相似，很多人就誤以為 Python 的變量交換操作也是基于解包操作。
但是，事實是否如此呢？
我搜尋了一番，發現有人試圖回答過這個問題，但是他們的回答基本不夠全面。（當然，有不少是錯誤的答案，還有更多人隻是知其然，卻從未想過要知其是以然）
先把本文的答案放出來吧：Python 的交換變量操作不完全基于解包操作，有時候是，有時候不是！
有沒有覺得這個答案很神奇呢？是不是聞所未聞？！
到底怎麼回事呢？先來看看标題中最簡單的兩個變量的情況，我們上
dis
大殺器看看編譯的位元組碼：
上圖開了兩個視窗，可以友善比較“a,b=b,a”與“a,b=1,2”的不同：
- “a,b=b,a”操作：兩個 LOAD_FAST 是從局部作用域中讀取變量的引用，并存入棧中，接着是最關鍵的 ROT_TWO 操作，它會交換兩個變量的引用值，然後兩個 STORE_FAST 是将棧中的變量寫入局部作用域中。
- “a,b=1,2”操作：第一步 LOAD_CONST 把“=”号右側的兩個數字作為元組放到棧中，第二步 UNPACK_SEQUENCE 是序列解包，接着把解包結果寫入局部作用域的變量上。
很明顯，形式相似的兩種寫法實際上完成的操作并不相同。在交換變量的操作中，并沒有裝包和解包的步驟！
ROT_TWO 指令是 CPython 解釋器實作的對于棧頂兩個元素的快捷操作，改變它們指向的引用對象。
還有兩個類似的指令是 ROT_THREE 和 ROT_FOUR，分别是快捷交換三和四個變量（摘自：ceval.c 檔案，最新的 3.9 分支）：
預定義的棧頂操作如下：
檢視官方文檔中對于這幾個指令的解釋，其中 ROT_FOUR 是 3.8 版本新加的：
Swaps the two top-most stack items.ROT_TWO
Lifts second and third stack item one position up, moves top down to position three.ROT_THREE
ROT_FOUR
Lifts second, third and forth stack items one position up, moves top down to position four.
New in version 3.8.
CPython 應該是以為這幾種變量的交換操作很常見，是以才提供了專門的優化指令。就像 [-5,256] 這些小整數被預先放到了整數池裡一樣。
對于更多變量的交換操作，實際上則會用到前面說的解包操作：
截圖中的 BUILD_TUPLE 指令會将給定數量的棧頂元素建立成元組，然後被 UNPACK_SEQUENCE 指令解包，再依次指派。
值得一提的是，此處之是以比前面的“a,b=1,2”多出一個 build 操作，是因為每個變量的 LOAD_FAST 需要先單獨入棧，無法直接被組合成 LOAD_CONST 入棧。也就是說，“=”号右側有變量時，不會出現前文中的 LOAD_CONST 一個元組的情況。
最後還有一個值得一提的細節，那幾個指令是跟棧中元素的數量有關，而不是跟指派語句中實際交換的變量數有關。看一個例子就明白了：
分析至此，你應該明白前文中的結論是怎麼回事了吧？
我們稍微總結一下：
- Python 能在一條語句中實作多重指派，這是利用了序列解包的特性
- Python 能在一條語句中實作變量交換，不需引入中間變量，在變量數少于 4 個時（3.8 版本起是少于 5 個），CPython 是利用了 ROT_* 指令來交換棧中的元素，當變量數超出時，則是利用了序列解包的特性。
- 序列解包是 Python 的一大特性，但是在本文的例子中，CPython 解釋器在小小的操作中還提供了幾個優化的指令，這絕對會超出大多數人的認知
如果你覺得本文分析得不錯，那你應該會喜歡這些文章：
1、Python為什麼使用縮進來劃分代碼塊？
2、Python 的縮進是不是反人類的設計？
3、Python 為什麼不用分号作語句終止符？
4、Python 為什麼沒有 main 函數？為什麼我不推薦寫 main 函數？
5、Python 為什麼推薦蛇形命名法？
6、Python 為什麼不支援 i++ 自增文法，不提供 ++ 操作符？
寫在最後：本文屬于“Python為什麼”系列（Python貓出品），該系列主要關注 Python 的文法、設計和發展等話題，以一個個“為什麼”式的問題為切入點，試着展現 Python 的迷人魅力。部分話題會推出視訊版，請在 B 站收看，觀看位址：視訊位址
公衆号【Python貓】， 本号連載優質的系列文章，有Python為什麼系列、喵星哲學貓系列、Python進階系列、好書推薦系列、技術寫作、優質英文推薦與翻譯等等，歡迎關注哦。