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。

在我看来，你似乎在争论可变/不可变到底意味着什么。下面是一个简单的解释:

首先，我们需要一个解释的基础。

把你编程的任何东西都想象成一个虚拟对象，一个以二进制数字序列的形式保存在计算机内存中的东西。(不过，不要试图把这个想象得太困难。^^)现在在大多数计算机语言中，你不会直接处理这些二进制数，而是更多地使用二进制数的解释。

例如，你不会想到像0x110, 0xaf0278297319或类似的数字，而是你会想到像6这样的数字或像“Hello, world”这样的字符串。然而，这些数字或字符串是计算机内存中二进制数的一种解释。对于变量的任何值都是如此。

简而言之:我们不是用实际值编程，而是用实际二进制值的解释编程。

Now we do have interpretations that must not be changed for the sake of logic and other "neat stuff" while there are interpretations that may well be changed. For example think of the simulation of a city, in other words a program where there are many virtual objects and some of these are houses. Now may these virtual objects (the houses) be changed and can they still be considered to be the same houses? Well of course they can. Thus they are mutable: They can be changed without becoming a "completely" different object.

现在想想整数:它们也是虚拟对象(计算机内存中的二进制数序列)。如果我们改变其中一个，比如把6的值加1，它还是6吗?当然不是。因此任何整数都是不可变的。

所以:如果虚拟对象的任何变化意味着它实际上变成了另一个虚拟对象，那么它就被称为不可变的。

最后的话:

(1)永远不要把你在现实世界中可变和不可变的经验与某种语言的编程混淆在一起:

每种编程语言都有自己的定义，哪些对象可以静音，哪些对象不可以静音。

因此，虽然您现在可能理解了含义上的差异，但仍然需要学习每种编程语言的实际实现. ...的确，一种语言可能有一个目的，即6可能被削弱为7。然后，这将是相当疯狂或有趣的东西，就像平行宇宙的模拟

(2)这个解释当然是不科学的，它是为了帮助你掌握可变和不可变的区别。

常见的不可变类型:

数字:int()， float()， complex() 不可变序列:str()， tuple()， frozenset()， bytes()

通用可变类型(几乎所有其他类型):

可变序列:list()， bytearray() 设置类型:Set () 映射类型:dict() 类，类实例 等。

快速测试类型是否可变的一个技巧是使用id()内置函数。

例如，使用on integer，

>>> i = 1
>>> id(i)
***704
>>> i += 1
>>> i
2
>>> id(i)
***736 (different from ***704)

使用on list，

>>> a = [1]
>>> id(a)
***416
>>> a.append(2)
>>> a
[1, 2]
>>> id(a)
***416 (same with the above id)

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。

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。

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