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python对象的可变类型与不可变类型
发布时间：2017-09-18 15:35 回复:0 查看:3022 最后回复：2017-09-18 15:35
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
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
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))
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"]
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
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
python
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
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。
来源：大鱼的博客