**在 Python 中给多个变量赋值的核心方法是“并行赋值（序列解包）”“星号解包”“链式赋值”与“结构化返回值解构”。**最常见写法是`a, b = 1, 2`或`a, b = some_func()`，用来一次性绑定多个变量；可变长场景用`a, *rest = seq`；交换变量用`x, y = y, x`；需要相同初始值时可写`a = b = 0`但要避开可变对象。**实战中优先选择可读性高的解包语法，减少错误与维护成本。**

## 一、问题速览与语法总览：Python 多变量赋值的四块基石
在 Python 语法中，“多变量赋值”通常指把一个可迭代对象的多个元素，按位置一次性绑定到多个目标变量，即“并行赋值”或“序列解包”。**语法形态多样：`a, b = 1, 2`最直观；`a, b = f()`适合函数返回多个值（以元组或可迭代形式）；`x, y = y, x`无需临时变量即可交换；`a, *rest = seq`利用星号解包应对不定长输入；`a = b = 0`则是链式赋值。**这些写法覆盖了数据处理、参数接收与中间状态管理等广泛场景。关键点在于右侧先求值、左侧再绑定，保证一致性。

理解“右侧先求值”有助于掌握 Python 赋值的执行顺序：在表达式`a, b = g(x), h(y)`中，解释器会先调用右侧函数并得到结果，再将结果按位置依次绑定给左侧目标。**这一顺序对于避免副作用错误、理解短路行为与性能权衡非常重要。**此外，Python 允许把返回的“任意可迭代对象”进行解包，而不仅限于元组或列表；这意味着生成器、range 对象乃至自定义迭代器也能参与多变量赋值，这在流式数据处理中非常实用。

需要强调，**链式赋值`a = b = expr`与解包赋值`a, b = expr`本质不同：前者让多个名称指向同一个对象，后者让不同名称分别绑定来自同一迭代源的不同元素。**对不可变对象（如 int、str、tuple）而言，链式赋值通常安全；但对可变对象（如 list、dict、set），链式赋值可能导致多个变量共享同一底层可变对象，引发意料之外的联动修改。这是 Python 多变量赋值中最常见的错误之一，需要格外注意。

## 二、序列解包与并行赋值：从固定长度到嵌套结构
最普遍的 Python 多变量赋值是“序列解包”，即把一个固定长度的可迭代对象按顺序解构到多个变量上，如`a, b, c = [10, 20, 30]`或`x, y = (func1(), func2())`。**此类并行赋值可显著提升可读性，让数据流意图清晰：左侧变量一眼可读地对应右侧值的位置。**若右侧数量与左侧变量数不匹配，会抛出`ValueError`；因此在设计 API 时，尽可能保证返回值结构稳定，有助于使用者可靠解包，降低错误率并提升可维护性。

并行赋值不要求右侧一定是元组或列表，只要是可迭代对象即可；例如可对`range(2)`、生成器或自定义迭代器进行解包。**常见模式包括函数返回多值（实则返回元组）并直接解构、遍历数据时对每条记录解包字段、在解析文本行时先`split()`再以并行赋值映射到变量名。**相比先接住整体再逐个索引，解包能减少临时变量与重复下标访问，使数据的结构和语义通过变量名显式呈现，从而强化代码意图表达与可维护性。

嵌套解包是另一大优势，例如`(a, (b, c)) = (1, (2, 3))`可直接把嵌套结构拆开并绑定到多级变量。**当数据是树状或分层结构时，嵌套解包能让绑定过程更贴合数据本身的层次，减少后续索引运算与样板代码。**不过，嵌套层级不宜过深，避免超出团队可读性阈值；在代码评审与协作开发中，建议将解包层级控制在两到三层内，并辅以清晰的变量命名，以保持 Python 多变量赋值的简洁初衷。

## 三、星号解包：应对可变长输入与只取关键信息
当右侧可迭代对象长度不确定时，星号表达式（PEP 3132）提供了灵活解法，例如`head, *mid, tail = seq`可同时拿到开头与结尾元素，并把中间部分聚合为列表。**这种“可变长绑定”极大增强了 Python 多变量赋值的弹性：既能快速定位关键元素，又能整体保留剩余数据以备后用。**在日志解析、路径切分、数据清洗与命令行参数处理等场景中，星号解包能有效减少条件分支与索引细节，让代码更具声明性与可读性。

需要注意，**每个解包层级中最多只能出现一个星号目标**，避免语法歧义，例如`a, *b, *c = seq`是非法的；但在不同嵌套层级，各自可以有一个星号目标。对于空或极短序列，星号目标会自然绑定为空列表或较短的聚合，不会抛出长度不匹配错误；但无星号时，长度必须严格一致。**在做多变量赋值的星号解包时，务必确认数据源至少包含你需要的关键元素，以避免逻辑漏洞或下游处理的边界异常。**

星号解包同样适用于“只关心部分值”的场景。比如读取多列数据时，仅需前两列可写作`col1, col2, *_ = row`，用下划线与星号结合表达“忽略剩余值”的意图，既简洁又规范。**这种写法与团队代码规范（如以单下划线代表“占位或忽略”）高度契合，使 Python 多变量赋值在数据工程与科学计算中更加贴合实际需求。**结合类型提示（如`tuple[str, ...]`）与静态检查，可进一步提高可读性与健壮性，降低维护成本。

## 四、字典、对象与迭代解构：从“不能解包赋值字典”到安全替代
很多初学者会尝试对字典进行“键名解包赋值”，如`{'x': a, 'y': b} = d`，但这在 Python 中并不被赋值语法支持。**字典的`**`解包只用于函数调用、字面量构造与合并，而不是赋值左侧的目标模式；要从字典获取多个变量，应显式访问或使用`itemgetter`，或先把值抽取成序列再解包。**例如`a, b = d['x'], d['y']`直观可靠；若键可能缺失，可结合`get`或`setdefault`，并在风格指南中统一约定空缺策略，避免潜在的`KeyError`。

当数据以“对象或具名结构”返回时，Python 多变量赋值可以结合`namedtuple`或`dataclasses`提升可读性。**例如函数返回一个`namedtuple('Point', 'x y')`实例，既可用`p.x, p.y`属性访问，也能通过`x, y = p`解包，两者相辅相成；这让变量命名与数据结构契合，减少索引魔法数。**若是第三方库返回的数据容器支持迭代协议，同样可以用并行赋值拆解关键信息，这在 Web 响应解析、数据库行绑定与机器学习指标汇总中尤其实用。

对“键值对”序列（如`d.items()`）进行解包是常用技巧：`(k1, v1), (k2, v2) = d.items()`在键值数量已知时可一次性绑定多个变量。**但若字典大小不稳定，应使用迭代或星号解包收集剩余项，例如`(k, v), *rest = d.items()`，在保留第一个键值对的同时不丢失整体信息。**开发团队应在代码规范中明确：字典相关解包更适合作为“已有稳定结构”的便利写法，面对动态键集合时，更应使用显式逻辑来保障鲁棒性和错误可诊断性。

## 五、链式赋值、增强赋值与可变对象的常见陷阱
链式赋值`a = b = expr`是把多个名字绑定到“同一个对象”。对不可变对象（如整数、字符串、元组）而言，**链式赋值通常没有副作用问题**；例如`a = b = 0`只是初值便捷写法。可变对象（list、dict、set）则不同：`a = b = []`会让`a`与`b`共享一个列表，后续对`a.append()`也会影响`b`。**这是 Python 多变量赋值的经典坑，应尽量避免对可变对象使用链式赋值。**如需相同但独立的容器，应分别构造或显式`copy()`，例如`a, b = [], []`或`a, b = [tpl.copy() for tpl in ([], [])]`之类的做法。

增强赋值（`+=`, `-=`, `|=`, 等）与就地修改密切相关：对 list 执行`+=`通常发生原地扩展，保持对象标识不变；而对 tuple 使用`+=`会创建新对象。**这种差异意味着在多变量赋值之后，对可变对象进行增强赋值可能影响其他变量（若它们共享底层对象），进一步放大链式赋值的副作用。**Python 官方文档对增强赋值与数据模型有明确说明，建议在设计多变量赋值的同时，统一考虑后续操作的语义，确保引用关系与变更路径清晰可控（Python Docs, 2024）。

在协作与代码评审中，建议建立一条明确的团队约定：**禁止对可变对象使用链式赋值；对不可变对象可以使用，但也要避免过度压缩可读性。**在数据处理流水线中，推荐采用“解包”而非“链式”去表达多变量绑定；对需要复用初始容器的情况，优先使用工厂函数或构造器显式创建，以降低认知负担。通过这些规范化的细节，Python 多变量赋值可以兼顾简洁与可靠，避免隐性耦合导致的难以排查的缺陷。

## 六、性能、可读性与实践选择：何时用哪种写法
从性能角度看，**并行赋值与传统的逐个赋值在绝大多数业务场景中差异可忽略**。解释器的开销主要来自右侧表达式求值与迭代器解包，而非绑定本身；因此，把注意力集中在可读性与可维护性上更划算。只有在极端热路径（如数百万次循环）中，才有必要用`timeit`针对具体数据规模做基准。即便如此，Python 多变量赋值通常仍不是性能瓶颈，I/O、序列化与算法复杂度才是更值得优先优化的方向（Python Docs, 2024）。

在可读性方面，经验法则是“用结构表达结构”。当右侧本就是“成对”“成组”的数据，把它解包成一组并列变量远胜过一连串下标索引。**星号解包适合不定长场景与突出关键值；链式赋值适合不可变常量初值；嵌套解包适合树状数据的浅层拆分。**此外，命名要体现语义，必要时搭配类型注解；若解包关系复杂，宁可拆成两步并写上注释，也不要为了压行而损害理解成本。在代码审查中，可以把“解包是否提升意图表达”作为明确的可读性指标。

下表给出常见多变量赋值方式的对比，帮助在不同场景做出合适选择：

| 方式 | 可读性 | 错误风险 | 可变对象风险 | 典型场景 | 示例 |
|---|---|---|---|---|---|
| 并行赋值/序列解包 | 高：结构清晰 | 中：长度不匹配抛错 | 低 | 函数多返回值、固定元组/列表 | `a, b = f()` |
| 星号解包 | 高：弹性强 | 低：自动聚合剩余 | 低 | 不定长输入、只取关键 | `h, *m, t = seq` |
| 链式赋值 | 中：简短但易混淆 | 中：可读性因人而异 | 高：可变对象共享 | 多变量初始化为不可变常量 | `x = y = 0` |
| 交换赋值 | 高：意图明确 | 低 | 低 | 变量交换、排序算法 | `a, b = b, a` |

实践中，**优先选择最能体现数据结构与业务意图的解包方式**。当团队成员来自不同背景时，示例驱动和单元测试尤为关键：用测试来固定解包行为，确保未来重构与依赖升级不会破坏变量绑定的假设。对边界情况（空序列、长度不匹配、缺键字典）要有明确处理策略，必要时在解包前加入校验与日志，提升可诊断性与可运维性。

## 参考与资料来源
- Python Documentation, “Assignment statements” 与 “Data model,” Python Software Foundation (PSF), 2024. https://docs.python.org/3/reference/simple_stmts.html#assignment-statements
- PEP 3132: Extended Iterable Unpacking, 2006. https://peps.python.org/pep-3132/

Python支持多重赋值，可以在一行代码中为多个变量赋值。例如：a, b, c = 1, 2, 3。这种写法让代码更简洁，提高了代码的可读性。

使用多重赋值技巧一次性赋值

在python中，有没有简洁的方式一次性给多个变量赋值？

如何同时给多个变量赋值？

Python支持链式赋值，像a = b = c = 0即可让a、b、c三个变量都赋值为0。这种方法简单高效。

利用链式赋值快速给多个变量赋相同值

如果需要让多个变量都拥有相同的值，python怎么实现？

能否使用同一个值给多个变量赋值？

Python允许同时给多个变量赋值，交换值时可以写成a, b = b, a，这样无需额外的临时变量，代码简洁又直观。

运用多重赋值交换变量值

想要交换两个变量内容，python有什么简便的办法？

如何交换两个变量的值而不用临时变量？

PingCodeDocs

本文系统阐述了 Python 多变量赋值的实用方法与注意事项：可用并行赋值与嵌套解包直观绑定固定结构，用星号解包处理不定长输入与忽略多余数据，交换赋值无需临时变量，链式赋值仅适用于不可变初值且须警惕可变对象共享；在可读性优先的前提下，结合类型注解与测试保障健壮性与可维护性。

python如何给多个变量赋值

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