
淺談Python中的可變對(duì)象和不可變對(duì)象
什么是可變/不可變對(duì)象
不可變對(duì)象,該對(duì)象所指向的內(nèi)存中的值不能被改變。當(dāng)改變某個(gè)變量時(shí)候,由于其所指的值不能被改變,相當(dāng)于把原來(lái)的值復(fù)制一份后再改變,這會(huì)開(kāi)辟一個(gè)新的地址,變量再指向這個(gè)新的地址。
可變對(duì)象,該對(duì)象所指向的內(nèi)存中的值可以被改變。變量(準(zhǔn)確的說(shuō)是引用)改變后,實(shí)際上是其所指的值直接發(fā)生改變,并沒(méi)有發(fā)生復(fù)制行為,也沒(méi)有開(kāi)辟新的出地址,通俗點(diǎn)說(shuō)就是原地改變。
Python中,數(shù)值類型(int和float)、字符串str、元組tuple都是不可變類型。而列表list、字典dict、集合set是可變類型。
還是看代碼比較直觀。先看不可變對(duì)象
不可變對(duì)象的例子
先說(shuō)明一點(diǎn)is 就是判斷兩個(gè)對(duì)象的id是否相同, 而 == 判斷的則是內(nèi)容是否相同。
a = 2
b = 2
c = a + 0
c += 0
print(id(a), id(b), id(2)) # id都相同
print(c is b) #True
再來(lái)看字符串
astr = 'good'
bstr = 'good'
cstr = astr + ''
print(cstr is bstr) # True
print(id(astr), id(bstr), id('good')) # 三個(gè)id相同
和數(shù)值類型的結(jié)果一樣。如果是下面這種情況,變量修改后不在是good
astr = 'good'
print(id(astr))
astr += 'aa'
print(id(astr)) # id和上面的不一樣
由于是不可變對(duì)象,變量對(duì)應(yīng)內(nèi)存的值不允許被改變。當(dāng)變量要改變時(shí),實(shí)際上是把原來(lái)的值復(fù)制一份后再改變,開(kāi)辟一個(gè)新的地址,astr再指向這個(gè)新的地址(所以前后astr的id不一樣),原來(lái)astr對(duì)應(yīng)的值因?yàn)椴辉儆袑?duì)象指向它,就會(huì)被垃圾回收。這對(duì)于int和float類型也是一樣的。
再看tuple
add = (1, 2, 3)
aee = (1, 2, 3)
print(id(add), id(aee), id((1, 2, 3))) # id各不相同
aee = (1, 2, 3)
print(id(aee))
aee += () # 加空元組
print(id(aee)) # id變了!
print(aee) #(1 ,2,3)
雖然看上去都是(1 ,2, 3)按理說(shuō)應(yīng)該和上面一致才對(duì)。難道這是可變對(duì)象?再看
add = (1, 2, 3)
aee = add
print(id(aee), id(add)) # 這兩個(gè)id一樣
aee += (4, 5, 6)
print(id(aee)) # aee的id變了!
print(add) # add還是(1, 2, 3)沒(méi)有變
又和數(shù)值類型于str類型一致了。如果是可變對(duì)象add = aee,它們指向同一地址(id相同)是肯定的。但不是同一對(duì)象的不同引用,因?yàn)槿绻堑脑?,aee的改變會(huì)引起add的改變,再tuple中并不是這樣。所以tuple是不可變對(duì)象,但又和str和數(shù)值類型稍微有點(diǎn)區(qū)別。平常說(shuō)的tuple不可變更多時(shí)候是指里面存放的值不能被改變(有些特殊情況,如tuple里面存放了list,可改變list里的元素。但實(shí)際上這個(gè)tuple并沒(méi)有被改變)。
對(duì)于str、int、float只要在它們?cè)兕愋拖嗤那闆r下,值也相同,那么它們的id相同。(為什么要說(shuō)類型相同?)
a = 2.0
b = 2
print(a is b) # False, 一個(gè)int一個(gè)float,類型都不同
2和2.0就不在一個(gè)地址上。
可變對(duì)象的例子
lis = [1, 2, 3]
lis2 = [1, 2, 3]
# 雖然它們的內(nèi)容一樣,但是它們指向的是不同的內(nèi)存地址
print(lis is lis2)
print(id(lis), id(lis2), id([1, 2, 3])) # 三個(gè)id都不同
再看賦值的情況下
alist = [1, 2, 3]
# alist實(shí)際上是對(duì)對(duì)象的引用,blist = alist即引用的傳遞,現(xiàn)在兩個(gè)引用都指向了同一個(gè)對(duì)象(地址)
blist = alist
print(id(alist), id(blist)) # id一樣
# 所以其中一個(gè)變化,會(huì)影響到另外一個(gè)
blist.append(4)
print(alist) # 改變blist, alist也變成了[1 ,2 ,3 4]
print(id(alist), id(blist)) # id一樣,和上面值沒(méi)有改變時(shí)候的id也一樣
blist = alist這一句。alist實(shí)際上是對(duì)對(duì)象的引用,blist = alist即引用的傳遞,現(xiàn)在兩個(gè)引用都指向了同一個(gè)對(duì)象(地址)。所以其中一個(gè)變化,會(huì)影響到另外一個(gè)
再看看set
abb = {1, 2, 3}
acc = abb
print(id(abb), id(acc))
acc.add(4)
print(abb) # {1, 2, 3, 4}
print(id(abb), id(acc)) # 相等
和上面list的例子一致。
可變對(duì)象由于所指對(duì)象可以被修改,所以無(wú)需復(fù)制一份之后再改變,直接原地改變,所以不會(huì)開(kāi)辟新的內(nèi)存,改變前后id不變。
當(dāng)然不可變對(duì)象就不是這樣了, 可以和這個(gè)對(duì)比一下
abc = 3
dd = abc
dd = 43
print(abc) # 3,并不隨dd的改變而改變
但是如果是拷貝,就僅僅是將內(nèi)容拷貝過(guò)去,傳遞的并是不引用。這在想使用列表的值又不想修改原列表的時(shí)候特別有用。
blist = alist[:] # or alist.copy()
print(alist is blist) # False
blist.append(4)
print(alist) # 還是[1,2 ,3]沒(méi)有變化
作為函數(shù)參數(shù)
作為函數(shù)參數(shù),也是一樣的,可變類型傳遞的是引用,不可變類型傳遞的是內(nèi)容。
test_list = [1, 2, 3, 4]
test_str = 'HAHA'
def change(alist):
alist.append(5)
def not_change(astr):
astr.lower()
change(test_list)
not_change(test_str)
print(test_list) # 改變了原來(lái)的值
print(test_str) # 沒(méi)有變
當(dāng)然了,如果不想改變?cè)瓉?lái)列表的值,參數(shù)可以傳入列變的拷貝。alsit[:]
有趣的例子
再看一個(gè)有趣的例子,我們知道list是可以使用+添加一個(gè)列表的。
a1 = [1, 2, 3]
a2 = a1
print(id(a1), id(a2))
# 實(shí)際上是a2指向了新的對(duì)象,id已經(jīng)改變。
# 所以現(xiàn)在a2、a1并不是同一對(duì)象的兩個(gè)引用了,a2變化a1不會(huì)改變
a2 = a2 + [4] # 這個(gè)等式中,右邊的a2還是和a1的id一樣的,一旦賦值成功,a2就指向新的對(duì)象
print(id(1), id(a2)) # 不等,a2的id變化了
print(a1) # [1, 2, 3]沒(méi)有變
如果是這樣寫
a1 = [1, 2, 3]
a2 = a1
print(id(a1), id(a2))
a2 += [4] # 相當(dāng)于調(diào)用了a2.extend([4]),原地改變并沒(méi)有新的對(duì)象產(chǎn)生
print(id(1), id(a2)) # 相等,a2的id沒(méi)有變化
print(a1)
不同的地方在于a2 += [4],這句相當(dāng)于調(diào)用了a2.extend([4])相當(dāng)于原地改變,并沒(méi)有新的對(duì)象產(chǎn)生。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11