Python 的可变和不可变对象详情
目录
- python 中的可变和不可变对象
- 一、文字描述可变和不可变对象
- 1、可变与不可变对象归类
- 2、可变与可变对象的区别
- 3、不可变对象的应用场景
- 二、代码角度区别
- 1、不可变对象-整型
- 2、不可变对象-字符串
- 3、不可变对象-元组
- 4、可变对象列表
- 三、Python 函数的参数传递
- 1、参数传递不可变对象
- 2、参数传递可变对象
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
-
www.cppcns.com
- 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 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
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
编程客栈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, http://www.cppcns.com3) 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
- 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WLmQhemQb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 WLmQhemQb
- 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
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