python不可变类型和可变类型

本文深入探讨了Python中变量类型的两大类别:不可变类型与可变类型。解释了不同类型的变量如何在内存中存储及引用计数机制的工作原理,并讨论了在实际编程中需要注意的细节。

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python变量可以分为两种类型

不可变类型(数字、字符串、元组、不可变集合)

可变类型(列表、字典、可变集合)

python所声明的变量都以对象的形式存在,存在于机器的固定内存之中。

可以理解为变量名为对象的指针

如声明a=3,则a指向存储3的空间,python通过使用计数器的方式来判断空间的引用情况,当计数器为0时则会将内存回收。


python在声明不可变类型时会在已经声明的对象中寻找该对象是否已经被声明过,若该对象被声明过则,变量会直接指向该对象不会再申请新的内存空间。

如a=3已经声明这时声明b=3,则a,b指向同一块内存

不可变类型不能对其内容直接修改,如字符串'qweqw0'可以对其进行分割加长的处理(经过如此处理之后python其实是将新的字符串储存到新的内存中),但是不能替换改变其字符串中某个字母的内容


python声明可变类型,后在声明同样的内容python会重新发申请空间对其进行存储


如数组a=[1,2,3]

这里要注意因为变量都是以指针的形式存在,所以当以=的形式赋值时,其实是将其指向的对象进行改变,并不是改变了其内存中的内容。所以在用=赋值可变类型后,因为两个变量所指向的地址是相同的,当其改变其对象的部分内容时,另外一个变量的内容也会跟着改变。如果要想拷贝数组等对象,需要使用相应的函数来进行操作。

python中可以用is来判段是否指向同一个地址



<think>好的,我现在需要帮用户理解Python中的可变类型不可变类型。首先,用户已经明确提出了问题,想要知道它们的定义区别,以及特性。我需要确保回答结构清晰,并且符合用户给的系统级指令,比如正确使用LaTeX格式,生成相关问题,引用文献等。首先,我得回顾一下自己掌握的Python相关知识。可变类型是指对象创建后,其内容可以修改,而不可变类型的内容一旦创建就不能改变。例如,列表是可变类型,而元组是不可变的。但用户可能需要更详细的解释,包括底层实现机制,比如内存地址的变化。接下来,我需要参考用户提供的引用资料。引用[1]提到可变不可变类型的底层实现原理,指出不可变类型的对象一旦创建,内容不能改变,修改时会创建新对象。引用[3]也强调了内存地址的变化。这些信息可以用来解释区别。然后,我需要组织回答的结构。按照用户示例中的快速排序,应该分点说明定义、区别、特性,可能还需要示例代码。同时,必须使用中文,正确应用LaTeX格式的行内公式,比如变量用$...$包裹,如$id()$函数的输出。 在解释过程中,需要举例子,比如整数是不可变类型,修改时会指向新对象,而列表是可变的,append操作不会改变id。这些例子能帮助用户直观理解。同时,代码示例也很重要,比如展示不同对象的id变化情况。还要注意引用标识的位置,比如在提到修改不可变类型会创建新对象时,末尾加上[^1],在讨论字典作为可变类型时引用[^4]。确保引用自然,不打断内容流畅性。生成相关问题部分,需要考虑用户可能的后续疑问,比如应用场景、性能影响、如何判断类型是否可变,以及不可变类型的优势。这些问题应该覆盖理论到实际应用的不同方面,帮助用户深入探索。最后,检查是否符合所有系统指令:行内数学表达式正确使用$...$,独立公式用$$...$$(如果有的话),中文回答,问题生成,引用正确。确保没有使用任何markdown格式,代码块正确用三个反引号包裹,语言标明python。</think>### Python 可变类型不可变类型的区别与特性 #### 一、基本定义 1. **不可变类型** 对象一旦创建,其内容与内存地址均不可修改。若需“改变”值,实际会创建新对象。 包括:整数($int$)、浮点数($float$)、字符串($str$)、元组($tuple$)、冻结集合($frozenset$)[^1][^3]。 2. **可变类型** 对象创建后,内容可原地修改(无需创建新对象)。内存地址保持不变。 包括:列表($list$)、字典($dict$)、集合($set$)、自定义类实例[^2][^4]。 --- #### 二、核心区别 | 特性 | 不可变类型 | 可变类型 | |--------------|---------------------------|---------------------------| | 内存地址 | 修改时必变 | 修改时不变 | | 哈希支持 | 可哈希(可用作字典键) | 不可哈希(不能作字典键) | | 线程安全性 | 天然线程安全 | 需同步控制 | | 复制行为 | 浅复制等价于深复制 | 浅复制可能引发副作用 | --- #### 三、底层实现原理 1. **不可变类型** - Python 通过固定内存块存储数据(如 $int$ 对象在 CPython 中对应 C 的 `PyLongObject` 结构体)[^1]。 - 修改操作触发新对象创建: ```python a = 10 print(id(a)) # 输出地址如 0x7f8a5c0004d0 a += 1 print(id(a)) # 新地址如 0x7f8a5c0004f0 ``` 2. **可变类型** - 内部采用动态结构(如列表的 `PyListObject` 包含可变长度数组)[^4]。 - 原地修改不影响标识: ```python lst = [1, 2] print(id(lst)) # 地址如 0x7f8a5c012148 lst.append(3) print(id(lst)) # 地址保持不变 ``` --- #### 四、实际应用场景 1. **不可变类型的优势** - 作为字典键(如元组存储坐标) ```python location = {(35, 139): "Tokyo", (40, 116): "Beijing"} ``` - 函数默认参数避免意外修改[^3]。 2. **可变类型的灵活性** - 动态数据集合处理(如列表用于数据流缓存) - 原地算法优化(如快速排序中交换元素)。 --- #### 五、典型代码验证 ```python # 不可变类型验证(字符串) s = "hello" print(id(s)) # 原地址 s += " world" # 实际生成新字符串 print(id(s)) # 新地址 # 可变类型验证(列表) lst = [1, 2] print(id(lst)) # 原地址 lst[0] = 99 # 原地修改 print(id(lst)) # 地址不变 ``` ---
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