python中的可变数据类型和不可变数据类型的区别

本文深入探讨Python中的可变和不可变数据类型,包括它们的定义、区别以及在实际编程中如何运用。理解这些概念对于优化代码性能和避免常见错误至关重要。我们将讨论列表、元组、字典、集合以及字符串等类型,揭示它们在内存管理上的差异,并通过实例展示如何区分和使用这些数据类型。

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最近在研究某一博主的代码时偶然发现了一个问题,第一反应肯定是我自己知识上的欠缺。然后经过各种百度啊之类的终于找到了原因。



上面就是我遇到的问题,按照我的理解,featLabel这个列表经过函数调用后值应该还是空的,如果普通的参数,我的这种理解是完全正确的,但是为什么列表featLabel会跟着改变呢?于是我联想到了java里面的像String这种 引用数据类型,貌似他们有几分相似之处。好了,问题说到这,接下来说一下问题的解决。
在python中的数据可以分为可变数据类型和不变数据类型。
可变数据类型:
### Python可变数据类型不可变数据类型区别 #### 定义 在 Python 中,数据类型依据其对象是否可以在创建后被修改而分为两大类:可变数据类型不可变数据类型。对于不可变数据类型而言,一旦创建了一个实例并赋予初始值,则不允许对其进行任何改变;如果尝试更新该实例的内容,则会生成一个新的对象来存储新的值[^3]。 相反,当处理的是一个可变的数据结构时,在不改变原有对象身份的情况下可以直接对其内部元素进行增删改等操作[^1]。 #### 行为差异展示 为了更直观地理解这两种属性之间的不同之处,下面通过具体的代码片段来进行说明: ##### 不可变数据类型示例 (整数, 字符串, 元组) ```python # 整数作为不可变的例子 a = 5 print(id(a)) # 输出 a 的内存地址 b = a + 1 # 创建了新的 int 对象 b=6 而不是修改原来的 a print(id(b)) # 新的对象有不同的 id 地址 # 字符串也是不可变得例子 str_example = "hello" print(f'Original string ID: {id(str_example)}') new_str = str_example.replace('h', 'H') print(f'Modified string ID: {id(new_str)}') # 元组同样属于不可变序列 tuple_example = ('apple', 'banana') try: tuple_example[0] = 'orange' except TypeError as e: print(e) # 尝试修改元组将引发错误 ``` 上述代码展示了如何试图更改这些不可变对象的结果总是会产生全新的对象而不是原位修改现有对象。 ##### 可变数据类型示例 (列表, 字典) ```python # 列表是可以就地修改的容器 list_example = ['red', 'green'] print(f'Initial List ID: {id(list_example)}') list_example.append('blue') # 修改发生在同一个位置上 print(f'After append blue, same object ID?: {id(list_example)==id(list_example)}') # 同样适用于字典这样的映射类型 dict_example = {'name': 'Alice'} print(f'\nInitial Dict ID: {id(dict_example)}') dict_example['age'] = 28 # 添加键值对不会影响原始 dict 的 id print(f'After adding age field, still the same object? :{id(dict_example)==id(dict_example)}') ``` 这里可以看到即使进行了添加或删除元素的操作之后,`list` `dict` 这样的可变对象仍然保持相同的标识号(即它们并没有因为内容的变化而变成另一个不同的实体),这表明实际发生的只是内部状态上的变化而非整个对象本身的替换。 #### 总结 综上所述,区分这两者的关键在于能否直接改变已存在的对象而不必重新分配空间给新版本——前者意味着可以高效地执行某些特定的任务比如频繁更新集合内的成员关系;后者则有助于保护程序逻辑免受意外副作用的影响,并且通常更适合用于表示那些应该在整个生命周期内都固定不变的信息单元[^4]。
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