我没有阅读所有的答案，但所选的答案是不正确的，我认为作者有一个想法，即能够重新分配变量意味着任何数据类型都是可变的。事实并非如此。可变性与通过引用传递而不是通过值传递有关。

假设您创建了一个List

a = [1,2]

如果你说:

b = a
b[1] = 3

即使你在B上重新分配了一个值，它也会重新分配a上的值。这是因为当你分配“B = a”时。您传递给对象的是“Reference”，而不是值的副本。而字符串、浮点数等则不是这样。这使得列表、字典和类似的东西是可变的，但是布尔值、浮点数等是不可变的。

首先，一个类是否有方法或者它的类结构是什么与可变性无关。

int和float是不可变的。如果我这样做

a = 1
a += 5

它在内存的第一行将名称a指向1。在第二行，它查找1，加5，得到6，然后把a指向内存中的6——它没有以任何方式把1变成6。同样的逻辑适用于下面的例子，使用其他不可变类型:

b = 'some string'
b += 'some other string'
c = ('some', 'tuple')
c += ('some', 'other', 'tuple')

对于可变类型，我可以做一些事情来改变它在内存中存储的值。:

d = [1, 2, 3]

我已经在内存中创建了1、2和3的位置列表。如果我这样做

e = d

我只是把e指向d指向的同一个列表。然后我可以这样做:

e += [4, 5]

e和d所在的列表也会被更新到内存中的位置为4和5。

如果我回到一个不可变类型，用一个元组来做:

f = (1, 2, 3)
g = f
g += (4, 5)

那么f仍然只指向原来的元组——你已经把g指向了一个全新的元组。

现在，用你的例子

class SortedKeyDict(dict):
    def __new__(cls, val):
        return dict.__new__(cls, val.clear())

你经过的地方

d = (('zheng-cai', 67), ('hui-jun', 68),('xin-yi', 2))

(这是一个元组的元组)作为val，你会得到一个错误，因为元组没有.clear()方法-你必须传递dict(d)作为val为它工作，在这种情况下，你会得到一个空的SortedKeyDict作为结果。

在Python中，有一种简单的方法可以知道:

不变的:

    >>> s='asd'
    >>> s is 'asd'
    True
    >>> s=None
    >>> s is None
    True
    >>> s=123
    >>> s is 123
    True

可变的:

>>> s={}
>>> s is {}
False
>>> {} is {}
Flase
>>> s=[1,2]
>>> s is [1,2]
False
>>> s=(1,2)
>>> s is (1,2)
False

And:

>>> s=abs
>>> s is abs
True

所以我认为内置函数在Python中也是不可变的。

但我真的不明白float是如何工作的:

>>> s=12.3
>>> s is 12.3
False
>>> 12.3 is 12.3
True
>>> s == 12.3
True
>>> id(12.3)
140241478380112
>>> id(s)
140241478380256
>>> s=12.3
>>> id(s)
140241478380112
>>> id(12.3)
140241478380256
>>> id(12.3)
140241478380256

太奇怪了。

最简单的答案:

可变变量的值可能会在某个位置发生变化，而不可变变量的值不会在某个位置发生变化。修改不可变变量将重新构建相同的变量。

例子:

>>>x = 5

是否会创建一个由x引用的值5

X ->

>>>y = x

这个表述使y = 5 (x

X -------------> 5 <-----------y

>>>x = x + y

由于x是一个整数(不可变类型)已重新构建。

在语句中，RHS上的表达式将得到值10，当它被赋值给LHS (x)时，x将重新构造为10。所以现在

x ---------> 10

y ---------> 5

例如，对于不可变对象，赋值会创建一个新的值副本。

x=7
y=x
print(x,y)
x=10 # so for immutable objects this creates a new copy so that it doesnot 
#effect the value of y
print(x,y)

对于可变对象，赋值操作不会创建值的另一个副本。例如,

x=[1,2,3,4]
print(x)
y=x #for immutable objects assignment doesn't create new copy 
x[2]=5
print(x,y) # both x&y holds the same list

Mutable意味着它可以改变/变异。相反，不可改变。

有些Python数据类型是可变的，有些则不是。

让我们来看看哪些类型适合每个类别，并看一些例子。

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可变的

在Python中有各种可变类型:

列表 dict 集

让我们看看下面关于列表的例子。

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

如果我执行以下操作来更改第一个元素

list[0] = '!'
#['!', '2', '3', '4', '5']

它工作得很好，因为列表是可变的。

如果我们考虑这个列表，它被改变了，然后给它赋值一个变量

y = list

如果我们改变列表中的一个元素，比如

list[0] = 'Hello'
#['Hello', '2', '3', '4', '5']

如果输出y，它就会给出

['Hello', '2', '3', '4', '5']

因为list和y都指向同一个列表，我们改变了列表。

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不可变的

在一些编程语言中，可以定义一个常量，如下所示

const a = 10

如果调用，它会给出一个错误

a = 20

然而，这在Python中不存在。

然而，在Python中，有各种不可变类型:

没有一个 保龄球 int 浮动 str 元组

让我们看看下面关于字符串的例子。

取字符串a

a = 'abcd'

我们可以得到第一个元素

a[0]
#'a'

如果试图给第一个位置的元素赋一个新值

a[0] = '!'

它会给出一个错误

“str”对象不支持项赋值

当对一个字符串使用+=时，例如

a += 'e'
#'abcde'

它不会给出一个错误，因为它把a指向了一个不同的字符串。

这和下面一样

a = a + 'f'

不改变字符串。

不可变的优点和缺点

•内存中的空间从一开始就知道。它不需要额外的空间。

•通常，它会让事情更有效率。例如，查找字符串的len()要快得多，因为它是字符串对象的一部分。