python的可變與不可變數據類型
阿新 • • 發佈：2017-10-04
order 沒有 strong edi 裏的 editable nor rem log
圖1 python不可變數據類型分析
從上面的過程可以看出，不可變數據類型的優點就是內存中不管有多少個引用，相同的對象只占用了一塊內存，但是它的缺點就是當需要對變量進行運算從而改變變量引用的對象的值時，由於是不可變的數據類型，所以必須創建新的對象，這樣就會使得一次次的改變創建了一個個新的對象，不過不再使用的內存會被垃圾回收器回收。
?可變數據類型分析
圖2 python可變數據類型分析
從上述過程可以看到，可變數據類型是允許同一對象的內容，即值可以變化，但是地址是不會變化的。但是需要註意一點，對可變數據類型的操作不能是直接進行新的賦值操作，比如說a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]，這樣的操作就不是改變值了，而是新建了一個新的對象，這裏的可變只是對於類似於append、+=等這種操作。
?總結
用一句話來概括上述過程就是：“python中的不可變數據類型，不允許變量的值發生變化，如果改變了變量的值，相當於是新建了一個對象，而對於相同的值的對象，在內存中則只有一個對象，內部會有一個引用計數來記錄有多少個變量引用這個對象；可變數據類型，允許變量的值發生變化，即如果對變量進行append、+=等這種操作後，只是改變了變量的值，而不會新建一個對象，變量引用的對象的地址也不會變化，不過對於相同的值的不同對象，在內存中則會存在不同的對象，即每個對象都有自己的地址，相當於內存中對於同值的對象保存了多份，這裏不存在引用計數，是實實在在的對象。”
<python的可變與不可變數據類型>
python與C/C++不一樣，它的變量使用有自己的特點，當初學python的時候，一定要記住“一切皆為對象，一切皆為對象的引用”這句話，其實這個特點類似於JAVA，所以在python裏面大家也不用擔心類似於C/C++中的指針的復雜問題, 在python中數據分為可變數據類型，不可變數據類型。 ●可變數據類型：列表list和字典dict。 ●不可變數據類型：整型int、浮點型float、字符串型string和元組tuple。 以int和list為例，分析“可變數據類型”和“不可變數據類型”之間的區別。 ?不可變數據類型分析>>> x = 1
>>> id(x)
31106520
>>> y = 1
>>> id(y)
31106520
>>> x = 2
>>> id(x)
31106508
>>> y = 2
>>> id(y)
31106508
>>> z = y
>>> id(z)
31106508 上面這段程序都是對不可變數據類型中的int類型的操作，id()查看的是當前變量的地址值。我們先來看x = 1和y = 1兩個操作的結果，從上面的輸出可以看到x和y在此時的地址值是一樣的，也就是說x和y其實是引用了同一個對象，即1，也就是說內存中對於1只占用了一個地址，而不管有多少個引用指向了它，都只有一個地址值，只是有一個引用計數會記錄指向這個地址的引用到底有幾個而已。當我們進行x = 2賦值時，發現x的地址值變了，雖然還是x這個引用，但是其地址值卻變化了，後面的y = 2以及z = y，使得x、y和z都引用了同一個對象，即2，所以地址值都是一樣的。當x和y都被賦值2後，1這個對象已經沒有引用指向它了，所以1這個對象占用的內存，即31106520地址要被“垃圾回收”，即1這個對象在內存中已經不存在了。最後，x進行了加2的操作，所以創建了新的對象4，x引用了這個新的對象，而不再引用2這個對象。>>> x += 2 >>> id(x) 31106484
圖1 python不可變數據類型分析
從上面的過程可以看出，不可變數據類型的優點就是內存中不管有多少個引用，相同的對象只占用了一塊內存，但是它的缺點就是當需要對變量進行運算從而改變變量引用的對象的值時，由於是不可變的數據類型，所以必須創建新的對象，這樣就會使得一次次的改變創建了一個個新的對象，不過不再使用的內存會被垃圾回收器回收。
?可變數據類型分析
>>> a = [1, 2, 3]
>>> id(a)
41568816
>>> a = [1, 2, 3]
>>> id(a)
41575088
>>> a.append(4)
>>> id(a)
41575088
>>> a += [2]
>>> id(a)
41575088
>>> a
[1, 2, 3, 4, 2] <wiz_tmp_tag id="wiz-table-range-border" contenteditable="false" style="display: none;">
python的可變與不可變數據類型