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Python 的可变和不可变对象详情

2021-12-27 00:05小菠萝测试笔记 Python

本文通过详情描述Python 中的可变对象与不可变对象来看两者的区别,刚兴趣的朋友可以参考下文

 

Python 中的可变和不可变对象

 

一、文字描述可变和不可变对象

  • 在 Python 中,一切皆为对象
  • Python 中不存在值传递,一切传递的都是对象的引用,也可以认为是传址

 

1、可变与不可变对象归类

  • 不可变对象:字符串、元组、数字(int、float)
  • 可变对象:数组、字典、集合

 

2、可变与可变对象的区别

  • 可变对象:改变对象内容,对象在内存中的地址不会被改变
  • 不可变对象:改变对象内容,对象在内存中的地址会被改变;如果必须存储一个不同的值,则必须创建新的对象

 

3、不可变对象的应用场景

它们在需要常量哈希值的地方起着重要作用,例如作为字典中的键

从内存角度出发说下有什么区别?

不可变对象:

Python 的可变和不可变对象详情

  • Python 中的变量有一个内存空间
  • 具体的数据(对象)也有一个内存空间
  • 而变量保存(指向)的是存储数据(对象)的内存地址,一般也叫对象引用
  • 不可变对象是指对象内容本身不可变
  • 变的是:改变了值,会创建新对象,然后变量改变了对象引用,指向了新对象,旧对象会被垃圾回收

可变对象:

变的是:原来对象的内容,不会创建新对象,而变量也还是指向原对象

 

二、代码角度区别

 

1、不可变对象-整型

a = 123
b = a
print(id(a))
print(id(b))
print(a, b)

a += 2

print(id(a))
print(id(b))
print(a, b)


# 输出结果
4473956912
4473956912
123 123
4473956976
4473956912
125 123

  • 从前两次打印可以看到,a、b 变量保存的内存地址是同一个,他们们都保存了 123 的内存地址(123 对象的引用)
  • 预期情况:在 a 做了加法赋值运算之后,既然他们一开始都是指向同一个内存地址,按道理修改 123 后,他们也应该仍然指向同一个内存地址呀,但是并没有!
  • 实际情况:a 指向了新的内存地址,而 b 仍然指向旧的内存地址,所以他们的值也不一样

可以看看下面的图

首先,这是一个内存区域

 Python 的可变和不可变对象详情

原理:

  • 因为数字(int、float) 是不可变对象,所以不能在 123 的内存地址上直接修改数据
  • 加法赋值,实际上是将原来的 123 复制了一份到新的内存地址,然后再做加法,得到一个新的值 125,最后 a 再指向新的内存地址

 

2、不可变对象-字符串

a = "test"
b = a
print(id(a))
print(id(b))
print(a, b)

a += "123"

print(id(a))
print(id(b))
print(a, b)


# 输出结果
4455345392
4455345392
test test
4455818288
4455345392
test123 test

 

3、不可变对象-元组

a = (1, 2, 3)
b = a
print(id(a))
print(id(b))
print(a, b)

a = a + a
print(id(a))
print(id(b))
print(a, b)


# 输出结果
4455410240
4455410240
(1, 2, 3) (1, 2, 3)
4455359200
4455410240
(1, 2, 3, 1, 2, 3) (1, 2, 3)

 

4、可变对象列表

# 列表
a = [1, 2, 3]
b = a

print(id(a))
print(id(b))
print(a, b)

a += [4, 5, 6]

print(a, b)
print(id(a))
print(id(b))


# 输出结果
4327665856
4327665856
[1, 2, 3, 4, 5, 6] [1, 2, 3, 4, 5, 6]
4327665856
4327665856

能看到 a 变量修改值之后,b 的值也随之修改了

可以看看下面的图

Python 的可变和不可变对象详情

  • 因为 list 是不可变对象,所以并不会将原来的值复制到新的内存地址再改变,而是直接在原来的内存地址上修改数据
  • 因为 a、b 都是指向原来的内存地址的,所以 a、b 变量保存的内存地址是一致的(对象引用是一致的),当然值也是一样的啦

 

三、Python 函数的参数传递

这里先提前讲下函数的入门,因为参数传递是个挺重要的点

概念:

  • 开头有讲到,Python 的一切传递都是对象的引用,函数参数传递也不例外
  • 当传递给函数的是一个变量,实际上传递的是变量保存的对象引用(变量指向的内存地址)
  • 在函数内部修改变量时,会根据变量指向的内存地址,去修改对应的值才对,事实真是如此吗

 

1、参数传递不可变对象

# 函数
def test_no_define(age, name):
    age = 123
    name = "poloyy"
    print(age, name)


age = 1
name = "yy"
print(age, name)

test_no_define(age, name)
print(age, name)


# 输出结果
1 yy
123 poloyy
1 yy
 

 

2、参数传递可变对象

# 函数
def test_define(dicts, sets):
    dicts["age"] = 24
    sets.pop()
    print(dicts, sets)


dicts = {"age": 123}
sets = {1, 2}
print(dicts, sets)

test_define(dicts, sets)
print(dicts, sets)


# 输出结果
1 yy
{"age": 123} {1, 2}
{"age": 24} {2}
{"age": 24} {2}

总结:

  • 当函数参数传递的变量是不可变对象的时候,函数内改变变量值,函数外的变量不会随之改变
  • 当函数参数传递的变量是可变对象的时候,函数内改变变量值,函数外的变量会随之改变

以上就是Python 的可变和不可变对象详情的详细内容,更多关于Python 的可变和不可变对象的资料请关注服务器之家其它相关文章!

原文链接:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15073168.html

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