list.append什么时候添加的是内存地址

在 Python 中，所有的变量都是对象的引用。当你向列表中添加一个对象时，实际上是将该对象的引用添加到列表中，而不是该对象本身所在的内存地址。因此，当你使用 `list.append()` 方法向列表中添加一个可变对象（如列表、字典等）时，实际上是将该对象的引用添加到列表中，而不是创建一个新的对象。这意味着，如果你在列表中添加一个可变对象，然后修改该对象的值，那么列表中对应的元素也会随之改变，因为它们引用的是同一个对象。而对于不可变对象（如数字、字符串等），如果你尝试修改它们的值，Python会创建一个新的对象，而不是修改原始对象的值。因此，`list.append()` 方法添加的仍然是元素的值，而不是内存地址。

相关问题

list.append添加的是元素的内存地址吗

不是的，`list.append()` 方法添加的是一个元素的值。它会将这个值存储在内存中，并将其添加到列表的末尾。当你使用 `list.append()` 方法向列表中添加一个元素时，Python会在内存中创建一个新的对象，并将该对象的值设置为你传递的值。然后，Python将该对象的内存地址添加到列表中。所以，`list.append()` 方法添加的是元素的值，而不是内存地址。

while True: deviceList[QueryUnitNum].TrendValYi.append(deviceList[QueryUnitNum].NowValue) deviceList[QueryUnitNum].TrendValXiTime.append(deviceList[QueryUnitNum].NowValueGetTime) 这段代码是否有栈溢出的风险

根据你提供的代码片段，我无法确定是否存在栈溢出的风险。栈溢出通常是由于递归调用或者深度嵌套的函数调用导致的，而你的代码片段中并没有显示这种情况。

然而，栈溢出不仅仅限于函数调用，还可能与变量的内存占用有关。如果 `deviceList` 对象的 `TrendValYi` 和 `TrendValXiTime` 列表过长，并且在循环中不断地添加元素，那么这两个列表可能会占用大量的内存空间，从而导致栈溢出。

为了避免潜在的栈溢出问题，你可以考虑以下几点：

1. 确保 `deviceList` 对象被正确初始化，并且 `QueryUnitNum` 的值在正确范围内。

2. 确保 `TrendValYi` 和 `TrendValXiTime` 列表的长度不会无限增长，可以考虑设置一个最大长度或者限制添加元素的条件。

3. 如果需要保存大量数据，请考虑使用其他数据结构或者持久化存储方式，而不是将所有数据都保存在内存中。

总之，请根据你的实际需求和代码逻辑来评估可能的栈溢出风险，并采取适当的措施来避免问题的发生。