Python数据类型可变与不可变深入分析

在 Python 中，每一个对象都有其类型，一个变量的数据类型即为所存储对象的类型。Python 中的数据类型可以分为可变和不可变两种类型，本篇文章将深入分析这两种数据类型的区别。

可变数据类型

可变数据类型是指数据类型中的元素可被修改。Python 中的可变数据类型有 list、dict、set、bytearray 等。

举例来说，我们先声明一个列表 lst：

lst = [1, 2, 3, 4, 5]

列表中的元素可以通过索引进行修改：

lst[0] = 6
print(lst) #[6, 2, 3, 4, 5]

再看一个字典 dict：

dict_1 = {'name' : 'Alice', 'age' : 22}

字典中的元素可通过键进行修改：

dict_1['name'] = 'Bob'
print(dict_1) #{'name': 'Bob', 'age': 22}

不可变数据类型

不可变数据类型是指数据类型中的元素不可被修改。Python 中的不可变数据类型有 int、float、str、tuple、bool、frozenset 等。

我们先声明一个字符串 str1：

str1 = 'hello'

字符串中的元素不可被修改：

str1[0] = 'H' # TypeError: 'str' object does not support item assignment

再看一个元组 tuple：

tuple_1 = (1, 2, 3)

元组中的元素也不可被修改：

tuple_1[0] = 4 # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

可变数据类型和不可变数据类型的区别

从上面的例子中，我们可以看出主要区别在于在进行修改后，原对象内存地址的变化。

不可变类型，在修改值的时候会开辟一个新的空间，来存放新的值，不会对原来的空间产生影响，返回的是一个新的地址。下面是一个例子，我们先将字符串str1 变量的内存地址打印出来：

str1 = 'hello'
print(id(str1)) #140460445576496

然后进行修改：

str1 += ', world'
print(str1) #hello, world
print(id(str1)) #140460445577200

我们再次打印出 str1 的内存地址，可以发现与之前相差了704。因为在上一个位置的空间中已经没有 str1， world，该字符串已经被分配了一个新空间。

可变类型，修改一个元素，它的内存地址不会发生变化。下面是一个例子：

lst_2 = [1, 2, [3, 4], 5]
lst_2[2][0] = 7
print(lst_2) #[1, 2, [7, 4], 5]

我们看到，在修改列表中嵌套列表的时候，该嵌套列表在原址修改。这是因为开辟新的空间需要更多的时间，我们希望能够在一个原址中完成就可以了。

综上所述，我们了解了 Python 中的可变和不可变数据类型的区别，掌握这种差异有助于编写出更高效的代码

示例1

这是一个修改列表的例子：

lst = [1, 2, 3, 4, 5]

id_org = id(lst)

lst[0] = 6

id_new = id(lst)

print(id_org, id_new)

运行结果如下：

4355091328 4355091328

我们可以看出在列表的某一元素进行修改，其原地址是不变的。

示例2

这是一个修改字符串的例子：

str1 = 'hello'

id_org = id(str1)

str1 += ', world'

id_new = id(str1)

print(id_org, id_new)

运行结果如下：

4566203248 4566203440

我们可以看到在字符串的某一元素进行修改，其原地址是变化的，是开辟了新的内存空间。