Python碎片日记04——序列、可变性与不可变性、判断可变性的一个误区、主要对象类型的分类和可变性、对象灵活性

序列

序列包括：字符串、列表和元组。

序列的操作

# s是一个序列
len(s) # 获取长度
sorted(s, key=str.lower, reverse=True)#排序内置函数，也可用于非序列的collection
s[0] # 索引
s[1:3] # slice分片[I:J]取出从偏移量为I开始，直到但不包括偏移量为J的内容，左边默认为0，右边默认序列长度
s + s # 合并
s * 5 # 重复

可变性与不可变性

不可变性：不能通过对对象某一位置赋值而改变改对象，但可以通过建立一个新的对象并以同一个变量名对其进行赋值。
不可变的：数字、字符串、元组、集合
可变的：列表、字典、通过class语句定义的对象

判别可变性的一个误区：

我在别的博客上看到有人认为：对于看起来一模一样的两个对象，可以使用is函数判断，如果为true，则证明该对象是不可变的。<–这句话是错误的！！
is函数是用来判断对象的同一性，这与可变性并不完全一致。对于不可变的类型，也可以存在一模一样但是不同的两个对象。然而，在使用程序测试时，容易出现以下效果：

a = 3
b = 3
a is b #结果为true 

对于一些其他不可变类型的测试也是如此，用is判断的结果和不可变性结果一致，这导致一些人会误以为两者是一样的。但是，如果我们将对象写得复杂些，会发现结果不一样：

a = 3576028602
b = 3576028602
a is b #结果为False

同样都是int数，为什么结果不一样呢？
这是因为Python中有一个缓存机制，对于一些小的、常见的数字和字符串等会进行缓存，在创建变量的时候，并没有新建一个对象而是使用了缓存，因此用is检测的结果是二者都使用的同一个缓存，自然是具有同一性的。但是对于复杂对象，Python并没有缓存，每创建变量都需要创建一个对象，因此是两个不同的对象。
由此可见，is和可变性并无关联！！
那么，如何判别可变性呢？可以使用共享引用的方法测试可变性。详见我的另一个博客Python碎片日记12。

主要对象类型的分类和可变性

其中，第二行的字符串指的是str和bytes类型字符串。
主要类型分类：

对象灵活性

对于collection对象类型：

这种多层嵌套的灵活性可以用来表示树形结构。