Python 中的可變類型對(duì)象和不可變類型是什么意思?

不可變數(shù)據(jù)類型對(duì)象是指,當(dāng)一個(gè)對(duì)象創(chuàng)建成功后,該變量就記錄了一個(gè)常量值在內(nèi)存中的地址.當(dāng)對(duì)該不可變對(duì)象進(jìn)行賦值時(shí),并沒有改變對(duì)象所代表的常量值,而是重新記錄了被賦值對(duì)象在內(nèi)存中的地址,

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可變數(shù)據(jù)類型對(duì)象可以理解成是一個(gè)容器,在這個(gè)容器中,可以承載多個(gè)相同或不同的數(shù)據(jù).并且,容器中的數(shù)據(jù)可以被替換修改等操作.

Python的可變型和不可變類型知道是什么了吧，如果學(xué)習(xí)Python不知道去哪里找學(xué)習(xí)資料，可以看黑馬程序員，有學(xué)習(xí)資料、視頻、技術(shù)等等！

Python中元祖對(duì)象排序

Python中的列表是可變對(duì)象，對(duì)可變對(duì)象可以排序，比如說:L.sort()或者sorted(L)，但在元祖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，因?yàn)樵媸遣豢勺儗?duì)象，不會(huì)提供列表中的這些方法，方法就是先將元祖轉(zhuǎn)變?yōu)榱斜?，?duì)轉(zhuǎn)變后的列表排序后，再轉(zhuǎn)變回元祖。這樣就完成了元祖的排序。

【方法一:】借助于列表中的L.sort()方法

【方法二:】借助于列表中的sorted(L)方法

備注:

Python對(duì)象的拷貝

Python賦值操作或函數(shù)參數(shù)傳遞，傳遞的永遠(yuǎn)是對(duì)象引用（即內(nèi)存地址），而不是對(duì)象內(nèi)容。在Python中一切皆對(duì)象，對(duì)象又分為可變(mutable)和不可變(immutable)兩種類型。對(duì)象拷貝是指在內(nèi)存中創(chuàng)建新的對(duì)象，產(chǎn)生新的內(nèi)存地址。當(dāng)頂層對(duì)象和它的子元素對(duì)象全都是immutable不可變對(duì)象時(shí)，不存在被拷貝，因?yàn)闆]有產(chǎn)生新對(duì)象。淺拷貝(Shallow Copy)，拷貝頂層對(duì)象，但不會(huì)拷貝內(nèi)部的子元素對(duì)象。深拷貝(Deep Copy)，遞歸拷貝頂層對(duì)象，以及它內(nèi)部的子元素對(duì)象。

Python中一切皆對(duì)象，對(duì)象就像一個(gè)塑料盒子， 里面裝的是數(shù)據(jù)。對(duì)象有不同類型，例如布爾型和整型，類型決定了可以對(duì)它進(jìn)行的操作?，F(xiàn)實(shí)生活中的"陶器"會(huì)暗含一些信息（例如它可能很重且易碎，注意不要掉到地上）。

對(duì)象的類型還決定了它裝著的數(shù)據(jù)是允許被修改的變量（可變的mutable）還是不可被修改的常量（不可變的immutable）。你可以把不可變對(duì)象想象成一個(gè)透明但封閉的盒子：你可以看到里面裝的數(shù)據(jù)，但是無法改變它。類似地，可變對(duì)象就像一個(gè)開著口的盒子，你不僅可以看到里面的數(shù)據(jù)，還可以拿出來修改它，但你無法改變這個(gè)盒子本身，即你無法改變對(duì)象的類型。

對(duì)象拷貝是指在內(nèi)存中創(chuàng)建新的對(duì)象，產(chǎn)生新的內(nèi)存地址。

淺拷貝(Shallow Copy)，拷貝頂層對(duì)象，但不會(huì)拷貝內(nèi)部的子元素對(duì)象。

2.1.1. 頂層是mutable，子元素全是immutable

當(dāng)頂層對(duì)象是mutable可變對(duì)象，但是它的子元素對(duì)象全都是immutable不可變對(duì)象時(shí)，如[1, 'world', 2]

① 創(chuàng)建列表對(duì)象并賦值給變量a

② 導(dǎo)入copy模塊，使用copy.copy()函數(shù)淺拷貝a，并賦值給變量b

③ 修改變量a的子元素a[0] = 3，由于整數(shù)是不可變對(duì)象，所以并不是修改1變?yōu)?，而是更改a[0]指向?qū)ο?

當(dāng)頂層對(duì)象是 mutable可變對(duì)象 ，但子元素也存在 mutable可變對(duì)象 時(shí)，如 [1, 2, ['hello','world']]

① 淺拷貝 copy.copy() 只拷貝了頂層對(duì)象，沒有拷貝子元素對(duì)象['hello','world']，即a[2]和b[2]指向同一個(gè)列表對(duì)象

② 修改a[2][1] = 'china'，則b[2][1] = 'china'

當(dāng)頂層對(duì)象是immutable不可變對(duì)象，同時(shí)它的子元素對(duì)象也全都是immutable不可變對(duì)象時(shí)，如(1, 2, 3)

變量a與變量b指向的是同一個(gè)元組對(duì)象，沒有拷貝

當(dāng)頂層對(duì)象是immutable不可變對(duì)象時(shí)，但子元素存在mutable可變對(duì)象時(shí)，如(1, 2, ['hello','world'])

變量a與變量b指向的是相同的元組對(duì)象，并且a[2]與b[2]指向同一個(gè)列表，所以修改a[2][1]會(huì)影響b[2][1]

深拷貝(Deep Copy)，遞歸拷貝頂層對(duì)象，以及它內(nèi)部的子元素對(duì)象

當(dāng)頂層對(duì)象是mutable可變對(duì)象，但是它的子元素對(duì)象全都是immutable不可變對(duì)象時(shí)，如[1, 'world', 2]

變量a與變量b指向不同的列表對(duì)象，修改a[0]只是將列表a的第一個(gè)元素重新指向新對(duì)象，不會(huì)影響b[0]

當(dāng)頂層對(duì)象是mutable可變對(duì)象，但子元素也存在mutable可變對(duì)象時(shí)，如[1, 2, ['hello','world']]

深拷貝既拷貝了頂層對(duì)象，又遞歸拷貝了子元素對(duì)象，所以a[2]與b[2]指向了兩個(gè)不同的列表對(duì)象(但是列表對(duì)象的子元素初始指定的字符串對(duì)象一樣)，修改a[2][1] = 'china'后，它重新指向了新的字符串對(duì)象（內(nèi)存地址為140531581905808），不會(huì)影響到b[2][1]

當(dāng)頂層對(duì)象是immutable不可變對(duì)象，同時(shí)它的子元素對(duì)象也全都是immutable不可變對(duì)象時(shí)，如(1, 2, 3)

變量a與變量b指向的是同一個(gè)元組對(duì)象，不存在拷貝

當(dāng)頂層對(duì)象是immutable不可變對(duì)象時(shí)，但子元素存在mutable可變對(duì)象時(shí)，如(1, 2, ['hello','world'])

變量a與變量b指向的是不同的元組對(duì)象，同時(shí)a[2]與b[2]指向不同的列表對(duì)象，所以修改a[2][1]不會(huì)影響b[2][1]

使用=是賦值，即將列表對(duì)象的引用也賦值給變量b，可以將列表對(duì)象想像成一個(gè)盒子，變量a相當(dāng)于這個(gè)盒子上的標(biāo)簽，執(zhí)行b = a后，相當(dāng)于再在這個(gè)盒子上貼上b標(biāo)簽，a和b實(shí)際上指向的是同一個(gè)對(duì)象。因此，無論我們是通過a還是通過b來修改列表的內(nèi)容，其結(jié)果都會(huì)作用于雙方。

b/c/d都是a的復(fù)制，它們都指向了不同的列表對(duì)象，但是沒有拷貝子元素，a[2]和b[2]/c[2]/d[2]指向同一個(gè)列表， 相當(dāng)于淺拷貝的效果

使用分片[:]操作，a和b其實(shí)是指向同一個(gè)元組，而且沒有拷貝子元素，a[2]和b[2]也指向同一個(gè)列表，相當(dāng)于淺拷貝的效果

同列表類似，可以使用字典的copy()函數(shù)或者轉(zhuǎn)換函數(shù)dict()

變量a與變量b/c指向不同的字典，但是沒有拷貝子元素，a['jobs']和b['jobs']/c['jobs']指定同一個(gè)列表， 相當(dāng)于淺拷貝的效果

同列表類似，可以使用集合的copy()函數(shù)或者轉(zhuǎn)換函數(shù)set()

變量a與變量b/c指向不同的集合，而集合的元素必須是hashable，所以修改集合a不會(huì)影響到b/c

python函數(shù)傳對(duì)象對(duì)性能的影響

python函數(shù)傳對(duì)象對(duì)性能有影響。在Python中，一切皆對(duì)象，Python參數(shù)傳遞采用的都是“傳對(duì)象引用”的方式。實(shí)際上，這種方式相當(dāng)于傳值和傳引用的一種綜合。如果函數(shù)收到的是一個(gè)可變對(duì)象（比如字典或者列表）的引用，就能修改對(duì)象的原始值，相當(dāng)于通過“傳引用”來傳遞對(duì)象。如果函數(shù)收到的是一個(gè)不可變對(duì)象（比如數(shù)字、字符或者元組）的引用，就不能直接修改原始對(duì)象，相當(dāng)于通過“傳值’來傳遞對(duì)象，此時(shí)如果想改變這些變量的值，可以將這些變量申明為全局變量。

Python3 & 淺拷貝與深拷貝

在Python中對(duì)象的賦值（=）其實(shí)就是對(duì)象的引用。即：當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象，把它賦值給另一個(gè)變量時(shí)，python并沒有拷貝這個(gè)對(duì)象，只是拷貝了這個(gè)對(duì)象的引用而已。

Python中對(duì)象的拷貝分為：淺拷貝(copy)和深拷貝(deepcopy)。

淺拷貝：拷貝了最外圍的對(duì)象本身，內(nèi)部的元素都只是拷貝了一個(gè)引用而已。也就是，將原對(duì)象在內(nèi)存中引用地址拷貝過來，然后讓新的對(duì)象指向這個(gè)地址。可以使用“=”或列表自帶的copy()函數(shù)(如list.copy()），或使用copy模塊的copy()函數(shù)。

深拷貝：外圍和內(nèi)部元素都進(jìn)行了拷貝對(duì)象本身，而不是引用。即把對(duì)象復(fù)制一遍，并且該對(duì)象中引用的其他對(duì)象也同時(shí)復(fù)制，完全得到一個(gè)新的一模一樣的對(duì)象，對(duì)新對(duì)象里的值進(jìn)行修改不會(huì)影響原有對(duì)象，新對(duì)象和原對(duì)象完全分離開。深拷貝只能使用copy模塊中deepcopy()函數(shù)，使用前要導(dǎo)入：from copy import deepcopy。

Python中對(duì)象分為不可變對(duì)象 、可變對(duì)象。

不可變對(duì)象：一旦創(chuàng)建就不可修改的對(duì)象，例如：字符串、元組、數(shù)字

可變對(duì)象：可以修改的對(duì)象，例如：列表、字典。

其中Python中的切片可以應(yīng)用于：列表、元組、字符串，但不能應(yīng)用于字典。

而深淺拷貝，可應(yīng)用于序列（列表、元組、字符串），也可應(yīng)用于字典。

其中不可變對(duì)象，不管是深拷貝還是淺拷貝，地址值在拷貝后的值都是一樣的。

以下以元組（不可變類型）為例

從上述示例可以看出：

不可變對(duì)象類型，沒有被拷貝的說法，即便是用深拷貝，查看id的話也是一樣的，如果對(duì)其重新賦值，也只是新創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象，替換掉舊的而已。

所以不可變類型，不管是深拷貝還是淺拷貝，地址值和拷貝后的值都是一樣的。

以下以列表（可變類型）為例

第一種方法：使用=號(hào)淺拷貝

輸出結(jié)果：

第二種方法：使用copy淺拷貝

輸出結(jié)果：

第三種方法：使用deepcopy深拷貝

輸出結(jié)果：

從上述示例可以看出：

=淺拷貝：值相等，地址相等

copy淺拷貝：值相等，地址不相等

deepcopy深拷貝：值相等，地址不相等

總結(jié)：

1，深淺拷貝都是對(duì)源對(duì)象的復(fù)制，占用不同的內(nèi)存空間。

2，不可變類型的對(duì)象，對(duì)于深淺拷貝毫無影響，最終的地址值和值都是相等的。

3，可變類型的對(duì)象，使用=淺拷貝時(shí)， 值相等，地址相等，對(duì)新對(duì)象里的值進(jìn)行修改同時(shí)會(huì)影響原有對(duì)象;使用copy淺拷貝時(shí)值相等，地址不相等;使用deepcopy深拷貝時(shí)值相等，地址不相等?？梢钥闯鲠槍?duì)可變類型copy淺拷貝和deepcopy深拷貝，對(duì)新對(duì)象里的值進(jìn)行修改不會(huì)影響原有對(duì)象。

python-進(jìn)階-對(duì)象變動(dòng) a += 1與a = a+1區(qū)別

Python中 可變(mutable)與不可變(immutable)的數(shù)據(jù)類型 讓新手很是頭痛。簡單的說，可變(mutable)意味著"可以被改動(dòng)"，而不可變(immutable)的意思是“常量(constant)”。想把腦筋轉(zhuǎn)動(dòng)起來嗎？考慮下這個(gè)例子：

剛剛發(fā)生了什么？我們預(yù)期的不是那樣！

這不是一個(gè)bug。這是對(duì)象可變性(mutability)在作怪。 每當(dāng)你將一個(gè)變量賦值為另一個(gè)可變類型的變量時(shí)，對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)的任意改動(dòng)會(huì)同時(shí)反映到這兩個(gè)變量上去。新變量只不過是老變量的一個(gè)別名而已。這個(gè)情況只是針對(duì)可變數(shù)據(jù)類型 。

啊哈！這次又沒有達(dá)到預(yù)期， 是列表的可變性在作怪 。在Python中當(dāng)函數(shù)被定義時(shí)，默認(rèn)參數(shù)只會(huì)運(yùn)算一次，而不是每次被調(diào)用時(shí)都會(huì)重新運(yùn)算。你應(yīng)該永遠(yuǎn)不要定義可變類型的默認(rèn)參數(shù)，除非你知道你正在做什么。你應(yīng)該像這樣做：

現(xiàn)在每當(dāng)你在調(diào)用這個(gè)函數(shù)不傳入target參數(shù)的時(shí)候，一個(gè)新的列表會(huì)被創(chuàng)建。舉個(gè)例子：

為什么會(huì)出現(xiàn)這樣？

a+=b

a=a+b

顯然，兩者是有區(qū)別的，而這種區(qū)別只出現(xiàn)在可變對(duì)象上（為什么是可變對(duì)象后面再說），是什么原因造成了兩者的區(qū)別呢？

+= 操作調(diào)用 __iadd__ 方法，沒有該方法時(shí)，再嘗試調(diào)用 __add__ 方法

__iadd__ 方法 直接在原對(duì)象a1上進(jìn)行更新，該方法的返回值為None

+ 操作調(diào)用 __add__ 方法

__add__ 方法會(huì)返回一個(gè)新的對(duì)象，原對(duì)象不修改，因?yàn)檫@里 a1被重新賦值了，a1指向了一個(gè)新的對(duì)象，所以出現(xiàn)了文章開頭a1不等于a2的情況

為什么前面我說這種差異只會(huì)發(fā)生的 可變對(duì)象 身上？因?yàn)閷?duì)于不可變對(duì)象，根本沒有 __iadd__ 方法，所以 += 和 + 的效果是一樣的，因?yàn)檎{(diào)的都是 __add__ 方法