可变和不可变对象之间的区别

定义

可变对象:创建后可以更改的对象。 不可变对象:创建后不能更改的对象。

在Python中，如果你改变了不可变对象的值，它会创建一个新对象。

可变的对象

下面是Python中可变类型的对象:

列表 字典 集 中bytearray 用户定义的类

不可变对象

以下是Python中不可变类型的对象:

int 浮动 小数 复杂的 保龄球 字符串 元组 范围 frozenset 字节

一些悬而未决的问题

问:字符串是不可变类型吗? 回答:是的，但你能解释一下吗? 证据1:

a = "Hello"
a +=" World"
print a

输出

"Hello World"

在上面的例子中，字符串被创建为“Hello”，然后更改为“Hello World”。这意味着字符串是可变类型的。但当我们检查它的标识，看它是否为可变类型时，就不是这样了。

a = "Hello"
identity_a = id(a)
a += " World"
new_identity_a = id(a)
if identity_a != new_identity_a:
    print "String is Immutable"

输出

String is Immutable

证据2:

a = "Hello World"
a[0] = "M"

输出

TypeError 'str' object does not support item assignment

问:元组是不可变类型吗? 答案:是的。 证据1:

tuple_a = (1,)
tuple_a[0] = (2,)
print a

输出

'tuple' object does not support item assignment

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。

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。

对象是否可变取决于它的类型。这与它是否具有某些方法无关，也与类层次结构无关。

用户定义的类型(即类)通常是可变的。有一些例外，比如不可变类型的简单子类。其他不可变类型包括一些内置类型，如int、float、tuple和str，以及一些用C实现的Python类。

《Python语言参考》中“数据模型”一章的一般解释:

The value of some objects can change. Objects whose value can change are said to be mutable; objects whose value is unchangeable once they are created are called immutable. (The value of an immutable container object that contains a reference to a mutable object can change when the latter’s value is changed; however the container is still considered immutable, because the collection of objects it contains cannot be changed. So, immutability is not strictly the same as having an unchangeable value, it is more subtle.) An object’s mutability is determined by its type; for instance, numbers, strings and tuples are immutable, while dictionaries and lists are mutable.

你必须理解Python将所有数据表示为对象。其中一些对象(如列表和字典)是可变的，这意味着您可以在不改变其标识的情况下更改其内容。其他对象，如整数、浮点数、字符串和元组是不能更改的对象。 一个简单的理解方法是看一下对象ID。

下面是一个不可变的字符串。你不能改变它的内容。如果您试图更改它，它将引发TypeError。同样，如果我们分配新内容，则创建一个新对象，而不是修改内容。

>>> s = "abc"
>>> id(s)
4702124
>>> s[0] 
'a'
>>> s[0] = "o"
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'str' object does not support item assignment
>>> s = "xyz"
>>> id(s)
4800100
>>> s += "uvw"
>>> id(s)
4800500

你可以用一个列表这样做，它不会改变对象的身份

>>> i = [1,2,3]
>>> id(i)
2146718700
>>> i[0] 
1
>>> i[0] = 7
>>> id(i)
2146718700

要阅读更多关于Python的数据模型，你可以看看Python语言参考:

双重指控 斑马3套指控模型

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。