深入理解Python中的对象可变性（Mutation）

解雁淞

于 2025-06-06 09:21:01 发布

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深入理解Python中的对象可变性（Mutation）

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可变与不可变对象的基本概念

在Python编程中，理解对象的可变性（Mutation）是掌握语言特性的重要一环。Python中的所有对象都可以分为两类：可变对象（mutable）和不可变对象（immutable）。

不可变对象包括：数字（int, float）、字符串（str）、元组（tuple）等。这些对象一旦创建，其内容就不能被修改。而可变对象包括：列表（list）、字典（dict）、集合（set）等，这些对象创建后可以被修改。

可变对象带来的"意外"行为

让我们通过一个典型例子来理解可变对象的特性：

original_list = [1, 2, 3]
new_list = original_list
new_list.append(4)

print(original_list)  # 输出：[1, 2, 3, 4]

很多初学者会感到困惑：为什么修改new_list会影响original_list？这是因为在Python中，变量赋值实际上是创建了一个引用（reference），而不是复制对象本身。new_list和original_list指向内存中的同一个列表对象。

函数默认参数陷阱

可变对象在函数默认参数中会引发一个常见的陷阱：

def append_to(element, container=[]):
    container.append(element)
    return container

print(append_to(1))  # 输出：[1]
print(append_to(2))  # 输出：[1, 2]
print(append_to(3))  # 输出：[1, 2, 3]

这与许多人的预期不符。原因在于Python的函数默认参数在函数定义时就被求值并存储，而不是每次调用时重新创建。因此，所有函数调用共享同一个默认列表对象。

正确的处理方式

解决这个问题的正确方法是使用None作为默认值，然后在函数内部创建新列表：

def append_to(element, container=None):
    if container is None:
        container = []
    container.append(element)
    return container

print(append_to(1))  # 输出：[1]
print(append_to(2))  # 输出：[2]
print(append_to(3))  # 输出：[3]

实际开发中的建议

明确复制意图：当需要独立副本时，使用copy()方法或切片操作（对于列表）：
```
new_list = original_list.copy()
# 或者
new_list = original_list[:]
```
避免可变默认参数：除非有特殊需求，否则永远不要使用可变对象作为函数默认参数。
理解浅拷贝与深拷贝：对于嵌套的可变对象，copy()方法只能创建浅拷贝。如果需要完全独立的副本，使用copy.deepcopy()。
不可变对象的优势：不可变对象在多线程环境下更安全，可以作为字典的键，且哈希值不变。