列出python中可变数据类型和不可变数据类型,并简述原理

博客介绍了Python中的可变类型和不可变类型。可变类型如list、dict等,操作后变量值改变但地址不变;不可变类型如int、float等,改变值会新建对象。还列举了具体的可变和不可变类型示例。

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可变类型(mutable):变量进行append、+=等这种操作后 == 改变了变量的值,而不会新建一个对象,变量引用的对象的地址也不会变化,不过对于相同的值的不同对象,在内存中则会存在不同的对象,即每个对象都有自己的地址,相当于内存中对于同值的对象保存了多份,这里不存在引用计数,是实实在在的对象。

  • list
  • dict
  • set
  • bytearray
  • user-defined classes (除非是特别定义的不可变)
a = [1,2]
b = [1,2]
print(id(a))
print(id(b))

不可变类型(immutable):改变了变量的值 == 新建了一个对象,而对于相同的值的对象,在内存中则只有一个对象(一个地址), python的id() 方法让你明白

  • int
  • float
  • decimal
  • complex
  • bool
  • string
  • tuple
  • range
  • frozenset
  • bytes

例子

a = 3
b = 3
print(id(a))
print(id(b)) # mem addr is same with a
a = 5
print(id(a))

boolx = True
print(id(boolx))
boolx = False
print(id(boolx))

输出

533780592600
533780592600                                                

533780592664

533780191712

533780191744
[Program finished]

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/11188732.html

<think>首先,用户的问题是:“我想在Python中了解字典集合的异同请问Python字典与集合的相同点不同点”。这是一个关于Python数据结构的查询,具体是字典(Dictionary)集合(Set)的相似点差异点。根据系统级指令,我需要:-使用中文回答。-所有行内数学表达式使用$...$格式。 -独立公式使用$$...$$格式单独成段。 -LaTeX语法正确。-生成相关问题。 -回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 -参考站内引用(提供的引用[1]到[5]),但用户真正的需求是了解字典集合的异同。提供的引用摘要: -引用[1]:讨论字典、列表、集合、元组的异同,强调可迭代性、动态性等。 -引用[2]:字典是有序的(Python3.7+),键唯一且不可变;集合无序。 -引用[3]:字典键值对,集合无序唯一元素;字典支持索引,集合不支持;性能比较。-引用[4]:集合元素不可重复,无序;创建方式;类型转换。-引用[5]:判断元素存在;增加、删除、更新操作。我需要整合这些信息,构建一个清晰的回答。结构应该包括:1.**引言**:简要介绍字典集合。2.**相同点**:列出共同特性。 3. **不同点**:详细说明差异。4.**示例**:提供Python代码示例来展示用法。 5. **相关问题**:生成相关问题。确保使用中文。数学表达式:如果有数学相关内容,使用$...$,但这里主要是数据结构,可能不需要太多数学,除非涉及性能分析如时间复杂度。例如,提到查找操作是O(1)时,可以用行内数学格式。引用标识:在回答中,当引用信息时,在段落末尾添加[^n]。参考引用[1]到[5],但需要自然融入。 回答结构:- **步骤1:介绍字典集合**-**步骤2:相同点**-可迭代性-动态性-元素存在检查-支持操作(添加、删除等) -**步骤3:不同点**-数据结构:字典是键值对,集合是无序唯一元素-有序性:字典有序(Python3.7+),集合无序-索引支持:字典支持键索引,集合不支持索引-创建方式-性能应用场景-**步骤4:代码示例**-展示创建、操作字典集合-**步骤5:相关问题**-生成3-5个相关问题生成相关问题:根据系统指令,在最后添加“§§相关问题§§”部分,列出问题。 使用引用:例如,当提到字典有序性时,引用[2]或[3];当提到元素检查时,引用[5]。最终回答框架: -开头:解释字典集合的基本概念。-相同点:列出解释。-不同点:详细对比。 -结尾:总结。-相关问题。</think>### Python字典与集合的异同点分析 在Python中,字典(Dictionary)集合(Set)是两种常用的内置数据结构,它们都基于哈希表实现,用于高效管理数据。下面我将逐步介绍它们的相同点不同点,帮助您全面理解其特性。回答基于Python 3.7及以上版本(字典有序性已正式支持),参考了权威文档最佳实践[^2][^3]。 #### 一、相同点 1. **可迭代性**:字典集合都是可迭代对象,可以通过循环(如`for`循环)遍历元素。例如,遍历字典的键或集合的元素。 2. **动态性**:两者都是动态的,支持在运行时添加、删除或更新元素。例如,使用`add()`添加元素到集合,或`update()`修改字典[^1][^4]。 3. **元素存在检查**:都支持快速成员检查,使用`in`操作符判断元素是否存在。时间复杂度为$O(1)$,得益于哈希表实现[^3][^5]。示例: ```python d = {'name': 'Alice', 'age': 30} s = {1, 2, 3} print('name' in d) # 输出: True(检查键是否存在) print(2 in s) # 输出: True(检查元素是否存在) ``` 4. **支持基本操作**:两者都提供添加(字典用`dict[key] = value`或`update()`,集合用`add()`)、删除(`pop()`或`remove()`)清空(`clear()`)等方法[^5]。 5. **键/元素类型**:键或元素可以是混合类型(如整数、字符串、元组),但必须是不可变对象(哈希安全),以确保哈希表一致性[^2][^3]。 #### 二、不同点 1. **数据结构**: - **字典**:存储键值对(key-value pairs),每个键唯一映射到一个值。例如,`{'a': 1, 'b': 2}`表示键`'a'`对应值`1`。 - **集合**:存储无序的唯一元素集合,没有键值对概念。例如,`{1, 2, 3}`确保元素不重复[^3][^4]。 2. **有序性**: - **字典**:在Python 3.7+中是有序的,元素插入顺序被保留。例如,`{'b':1, 'a':2}`遍历时先输出`'b'`[^2][^3]。 - **集合**:始终无序,元素顺序不固定。例如,`{2, 1, 3}`可能遍历为`1, 2, 3`[^3][^4]。 3. **索引访问**: - **字典**:支持通过键直接索引值(如`d['key']`)。如果键不存在,会抛出`KeyError`;可使用`get(key, default)`安全获取(返回默认值)[^3][^5]。 - **集合**:不支持索引操作(如`s[0]`会报错),因为元素无顺序。只能通过迭代或成员检查访问[^3][^4]。 4. **创建初始化**: - **字典**:使用花括号`{}`或`dict()`创建,键值对用冒号分隔。例如,`d = {'x': 10}`。 - **集合**:使用花括号`{}`但元素无冒号,或`set()`函数。空集合必须用`set()`(`{}`表示空字典)[^4]。示例: ```python s = {1, 2, 2} # 自动去重: {1, 2} d = {'a': 1} # 键值对 ``` 5. **性能应用场景**: - **字典**:查找、插入、删除操作均为$O(1)$时间复杂度,适用于键值映射场景,如缓存、配置管理[^2][^3]。 - **集合**:同样$O(1)$操作,但专注于唯一性检查集合运算(如集`union()`、交集`intersection()`),常用于去重或成员过滤[^3][^4]。 6. **排序支持**: - **字典**:可通过`sorted(d.items(), key=lambda x: x[0])`按键或值排序。 - **集合**:本身无序,但可转换为列表后排序,如`sorted(s)`[^3]。示例: ```python d = {'b': 1, 'a': 2} print(sorted(d.items())) # 输出: [('a', 2), ('b', 1)] s = {3, 1, 2} print(sorted(s)) # 输出: [1, 2, 3] ``` #### 三、总结 字典集合的核心相似点在于哈希表实现的效率动态性,而主要差异在于数据组织方式:字典用于键值关联,集合用于唯一元素管理。选择时: - 用字典处理映射关系(如用户数据存储)。 - 用集合处理去重或集合运算(如过滤重复ID)[^3][^5]。
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