python对象下的可变类型与不可变类型

前言

python对象对于修改这个行为，大家的操作方式都是不一样的。有些对象是可变类型，所以他就可以直接修改。其它的都是不可变类型，那我们要修改他时怎么办呢，这个时候就新生成的一个对象，然后将变量名指向这个新对象，修改动作就完成了。关于可变类型与不可变类型的一个特点，我们可以先看看一段奇怪的代码

In [1]: a = 'a' In [2]: b = 'a' In [3]: a is b Out[3]: True In [4]: a == b Out[4]: True In [5]: c = [1] In [6]: d = [1] In [7]: c is d Out[7]: False In [8]: c == d Out[8]: True

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In [1]: a = 'a'

In [2]: b = 'a'

In [3]: a is b

Out[3]: True

In [4]: a == b

Out[4]: True

In [5]: c = [1]

In [6]: d = [1]

In [7]: c is d

Out[7]: False

In [8]: c == d

Out[8]: True

你有没有觉得，a b 明明都是不同的对象，但是使用a is b 的时候 竟然返回了true ，这里面就会深入到对象的别名，标识与相等性，先说回到可变类型与不可变类型

分类

不可变类型

int

float

decimal

complex

bool

string

tuple

range

frozenset

bytes

可变类型

list

dict

set

bytearray

user-defined classes (unless specifically made immutable)

有个简单的方式来区分这些类型，类似的容器类型的数据就是可变类型(list,set,dict)—我们就想像一个容器可以不停的注入内容，其它的基本都是不可变的类型，这里有几个特殊的

元组 tuple

frozenset

str

区分类型?有这个必要吗?

当然是显然的，虽然我们在实际的工程环节都会围绕整体的业务问题，很少去了解底层的原理，但是我们一旦涉及到优化，涉及到底层的时候就很有必要了解技术细节。举个例子，如何高效的拼接字符串，我想下面的代码大部分人都写过，包括我

In [13]: str_build = '' In [14]: for p in 'aaabbbccc': ...: str_build = str_build + p

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In [13]: str_build = ''

In [14]: for p in 'aaabbbccc':

...:     str_build = str_build + p

事实上，这样的效率并不是很高。如上所言，我们知道str 是不可变类型，我们在拼接字符串的时候，实际上是生成了一个新的对象，然后在变量名指向他，随着拼接的次数越来越多，我们生成对象的操作次数也会越来越多，这样就很没有这个必要(C# 里面的StringBuilder 就是为了解决字符串拼接的)，那有效率的写法是怎样的呢

builder_list = [] for data in Container: builder_list.append(str(data)) "".join(builder_list) ### Another way is to use a list comprehension "".join([str(data) for data in container]) ### or use the map function "".join(map(str, container))

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builder_list = []

for data in container:

builder_list.append(str(data))

"".join(builder_list)

### Another way is to use a list comprehension

"".join([str(data) for data in container])

### or use the map function

"".join(map(str, container))

我们通过使用列表，可以轻松的在本身对象的基础上修改内容，不会生成新对象来处理操作，这样就会节省内存

另外的一个我们会遇到关于可变类型的一个坑

def my_function(param=[]): param.append("thing") return param my_function() # returns ["thing"] my_function() # returns ["thing", "thing"]

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def my_function(param=[]):

param.append("thing")

return param

my_function() # returns ["thing"]

my_function() # returns ["thing", "thing"]

你会不会觉得，我去，不管我调用多少次，这丫不是应该就返回一个[‘thing’]回来吗？但是事实上你也看到了，因为可变对象一直都会引用同一段内容，我们在操作列表的时候都会对同一个列表操作，比如我们在函数体里面操作了一个set ,list ,或者 dict ，虽然我们没有返回内容，但是外部的内容还是会变的，所以我们要记得，不要给可变对象做为参数的时候加上默认值！

def my_function2(param=None): if param is None: param = [] param.append("thing") return param

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def my_function2(param=None):

if param is None:

param = []

param.append("thing")

return param

结论

正确的区分可变类型与不可变类型，对于我们深入了解python是非常有帮助的，更多的关注技术细节，才能更好的拔高我们的技术水平

番外

我们在前言里面有提到的那个奇怪的问题，很显然，那是共享了字符串的字面量，这种Cpython里面一个优化策略，叫驻留(interning).CPython 还会在小的整数上使用这个优化措施，防止重复的创建”热门“数字，比如0，-1，和42等等，但是CPython不会驻留所有的字符串和整数。比如如下的代码

In [5]: c = 1 In [6]: d = 1 In [7]: id(c) Out[7]: 4297514912 In [8]: id(d) Out[8]: 4297514912 In [9]: e = 22569 In [10]: f = 22569 In [11]: e is f Out[11]: False In [12]: c is d Out[12]: True

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In [5]: c = 1

In [6]: d = 1

In [7]: id(c)

Out[7]: 4297514912

In [8]: id(d)

Out[8]: 4297514912

In [9]: e = 22569

In [10]: f = 22569

In [11]: e is f

Out[11]: False

In [12]: c is d

Out[12]: True

所以千万不要依赖字符串或者整数的驻留！比较字符串或者整数是否相等的时，应该使用== 而不是is. 驻留是python 解释器内部使用的一个特性。

Python

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