我对什么是不可变类型感到困惑。我知道float对象被认为是不可变的,我的书中有这样的例子:

class RoundFloat(float):
    def __new__(cls, val):
        return float.__new__(cls, round(val, 2))

因为类结构/层次结构,这被认为是不可变的吗?,这意味着float位于类的顶部,是它自己的方法调用。类似于这种类型的例子(即使我的书说dict是可变的):

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

然而,可变的东西在类中有方法,例如:

class SortedKeyDict_a(dict):
    def example(self):
        return self.keys()

同样,对于最后一个类(SortedKeyDict_a),如果我将这种类型的set传递给它:

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

不调用示例方法,它将返回一个字典。带有__new__的SortedKeyDict将其标记为错误。我尝试用__new__将整数传递给RoundFloat类,它没有标记错误。


当前回答

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。

其他回答

这个答案的目标是创建一个单独的地方来找到所有关于如何判断您正在处理的是突变/非突变(不可变/可变)的好想法,以及在可能的情况下如何处理它?有些时候,突变是不受欢迎的,python在这方面的行为可能会让来自其他语言的编码人员感到违反直觉。

根据@mina-gabriel的一篇有用的文章:

可能会有帮助的书籍:《Python中的数据结构和算法》 摘自那本书,列出了可变/不可变类型: 可变/不可变类型图像

分析以上并结合@arrakëën的文章:

什么不会意外改变?

标量(存储单个值的变量类型)不会意外变化 数值示例:int(), float(), complex() 有一些“可变序列”: Str (), tuple(), frozenset(), bytes()

可以什么?

类似对象的列表(lists, dictionary, sets, bytearray()) 这里的一篇文章也提到了类和类实例,但这可能取决于类继承了什么和/或它是如何构建的。

我所说的“意外”是指来自其他语言的程序员可能没有预料到这种行为(除了Ruby和其他一些“类似Python”的语言)。

在这个讨论中补充:

这种行为是一种优势,因为它可以防止您意外地用多个占用内存的大型数据结构的副本填充代码。但当这种情况不受欢迎时,我们该如何解决呢?

对于列表,简单的解决方案是构建一个新的列表,如下所示:

列表 2 = 列表(列表 1)

对于其他结构……解决方案可能更加棘手。一种方法是遍历元素并将它们添加到新的空数据结构(相同类型)。

当传入可变结构时,函数可以改变原始值。如何分辨?

There are some tests given on other comments on this thread but then there are comments indicating these tests are not full proof object.function() is a method of the original object but only some of these mutate. If they return nothing, they probably do. One would expect .append() to mutate without testing it given its name. .union() returns the union of set1.union(set2) and does not mutate. When in doubt, the function can be checked for a return value. If return = None, it does not mutate. sorted() might be a workaround in some cases. Since it returns a sorted version of the original, it can allow you to store a non-mutated copy before you start working on the original in other ways. However, this option assumes you don't care about the order of the original elements (if you do, you need to find another way). In contrast .sort() mutates the original (as one might expect).

非标准方法(以防有用): 在github上发现了这个,在MIT许可下发布:

Github仓库下:tobgu命名为:pyrsistent 它是什么:Python持久化数据结构代码,用于在不希望发生变化时代替核心数据结构

对于自定义类,@分号建议检查是否有__hash__函数,因为可变对象通常不应该有__hash__()函数。

这就是我目前在这个话题上所收集到的全部信息。欢迎提出其他意见、纠正意见等。谢谢。

看待差异的一种方式是:

在python中,对不可变对象的赋值可以被认为是深度拷贝, 而对可变对象的赋值是浅的

一个类是不可变的,如果该类的每个对象在实例化时都有一个固定的值,以后不能更改

换句话说,要么改变变量(名称)的整个值,要么就不管它。

例子:

my_string = "Hello world" 
my_string[0] = "h"
print my_string 

你希望这可以工作并打印hello world,但这将抛出以下错误:

Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in <module>
my_string[0] = "h"
TypeError: 'str' object does not support item assignment

解释器说:我不能改变这个字符串的第一个字符

你将不得不改变整个字符串,以使其工作:

my_string = "Hello World" 
my_string = "hello world"
print my_string #hello world

查看这个表格:

什么?浮点数是不可变的?但我做不到

x = 5.0
x += 7.0
print x # 12.0

那不是"mut" x吗?

你同意字符串是不可变的,对吧?但你可以做同样的事情。

s = 'foo'
s += 'bar'
print s # foobar

变量的值会改变,但改变的方式是改变变量所指向的对象。可变类型可以这样改变,也可以“就地”改变。

区别就在这里。

x = something # immutable type
print x
func(x)
print x # prints the same thing

x = something # mutable type
print x
func(x)
print x # might print something different

x = something # immutable type
y = x
print x
# some statement that operates on y
print x # prints the same thing

x = something # mutable type
y = x
print x
# some statement that operates on y
print x # might print something different

具体的例子

x = 'foo'
y = x
print x # foo
y += 'bar'
print x # foo

x = [1, 2, 3]
y = x
print x # [1, 2, 3]
y += [3, 2, 1]
print x # [1, 2, 3, 3, 2, 1]

def func(val):
    val += 'bar'

x = 'foo'
print x # foo
func(x)
print x # foo

def func(val):
    val += [3, 2, 1]

x = [1, 2, 3]
print x # [1, 2, 3]
func(x)
print x # [1, 2, 3, 3, 2, 1]

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。


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。


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。