Python中可变和不可变对象的深入讲解

作者:小菠萝测试笔记 时间:2022-12-29 21:31:21 

目录
  • 前置知识

  • 有哪些可变对象,哪些不可变对象?

  • 不可变对象和可变对象的区别?

    • 不可变对象的应用场景

  • 从内存角度出发说下有什么区别?

    • 不可变对象

    • 可变对象

  • 从代码角度看看区别

    • 不可变对象-整型

    • 不可变对象-字符串

    • 不可变对象-元组

    • 可变对象列表

  • Python 函数的参数传递

    • 概念

    • 参数传递不可变对象

    • 参数传递可变对象

  • 总结

    前置知识

    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 

    有哪些可变对象,哪些不可变对象?

    不可变对象:字符串、元组、数字(int、float)

    可变对象:数组、字典、集合 

    不可变对象和可变对象的区别?

    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 

    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中可变和不可变对象的深入讲解

    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

    Python中可变和不可变对象的深入讲解

    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

    从代码角度看看区别

    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中可变和不可变对象的深入讲解

    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

    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

    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)

    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中可变和不可变对象的深入讲解 

    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 

    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

    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

    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

    来源:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15073168.html

    标签:python,可变对象,不可变对象
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