導(dǎo)入

Pythonは、オブジェクト指向のプログラミング言語（またはoop）です。私の前の記事では、その多才な性質(zhì)を探りました。このため、Pythonはさまざまなデータ型を提供しており、これは可変性と不変のタイプに広く分類できます。ただし、好奇心Python開発者として、これらの概念がデータにどのように影響するのか疑問に思うことを願っています。データはどのようにメモリで処理および操作されますか？プログラムの品質(zhì)にどのように影響しましたか？この記事は、Pythonの可変性と不変のオブジェクトの包括的な概要と、それらが効果的なプログラミングに重要である理由を提供します。整數(shù)、フロート、文字列など、リスト、辭書、セット、タプルなどなどの組み込みデータ型など、さまざまなPythonオブジェクト全體で、さまざまなPythonオブジェクト全體でどのように機能するかを探ります。

目次

• 無効性と不変性とは何ですか？
• Pythonの可変性と不変のオブジェクトとは何ですか？
• Pythonデータ型の比較分析
• メモリレベルではどうなりますか？
• オブジェクトの削除はどのように機能しますか？
• プログラムのパフォーマンスはどのように決定されますか？
• よくある質(zhì)問

無効性と不変性とは何ですか？

高レベルの観點から見ると、可変性とは、作成後にオブジェクトを変更、変更、更新する能力を指します。これは、オブジェクトが可変である場合、新しいオブジェクトを作成せずに狀態(tài)またはコンテンツを変更できることを意味します。

一方、不変性とは、オブジェクトが作成されると、その狀態(tài)を変更/変更/更新できないことを意味します。これらのオブジェクトを変更すると、既存のオブジェクトを変更するのではなく、異なるメモリ割り當てを備えた新しいオブジェクトが作成されます。

Pythonの可変性と不変のオブジェクトとは何ですか？

以下の畫像は、Pythonの豊富なデータ型を2つのカテゴリに分割できることを示しています。これは、可変性と不変のオブジェクトをさらに分割します。

Pythonデータ型の比較分析

組み込みのすべてのデータ型の比較を見てみましょう。

これらの概念をよりパイソン的な方法で理解するには、これらを通過します -

1. プリミティブデータタイプは「不変」です -リンク
2. Pythonビルトインデータ構(gòu)造は「可変」 -リンクです

これらの記事では、これらのデータ型の可変性と不変性、 「ID」関數(shù)、淺くて深いコピーなどについて説明しました。

注：ただし、この記事を読んだ後、これらのコードのみをチェックすることをお勧めします。この記事は、「メモリスペースの中で何が起こるか」の理解を高めます。

メモリレベルではどうなりますか？

メモリレベルで不変性を議論する場合、不変のオブジェクトを直接変更することはできません。不変のオブジェクトを変更するように見える操作は、メモリに変更された値を備えた新しいオブジェクトを作成します?？蓧浈芝弗Д趣?、以前に割り當てられた同じメモリを共有します。これらのオブジェクトの変更は所定の位置に発生し、新しい割り當てなしで既存のメモリコンテンツを変更します。

これをさらに調(diào)査する前に、まず、メモリからオブジェクトを削除することに関する2つの最も一般的な概念を理解しましょう。

1. 取引とは、システムが以前にオブジェクトで占められていたメモリを他の使用で解放し、利用できることを意味します。
2. Garbage Collectionは、特にサイクルで互いに參照するオブジェクトに対して、プログラムで使用されなくなったメモリを自動的に見つけて解放するPythonでのプロセスです。

オブジェクトの削除はどのように機能しますか？

Pythonのメモリ管理は、オブジェクトの削除を処理するために、參照カウントとゴミコレクターの2つの主要なことに依存しています。それらを1つずつ理解しましょう：

1. 參照カウント： Pythonは、各オブジェクトを指す參照の數(shù)を追跡します。これは參照カウントと呼ばれます。
2. 循環(huán)參照-ガベージコレクション： Pythonには、周期的な參照を処理するゴミコレクターもあります。時々、オブジェクトはループで互いを參照します。參照カウントがゼロに低下すると、オブジェクトが占有するメモリが扱われます。たとえば、オブジェクトAはオブジェクトBとオブジェクトBを參照します。オブジェクトA.プログラムの他の部分がこれらのオブジェクトを必要としない場合でも、それらの參照カウントは互いを參照するためゼロになりません。これは、ゴミコレクターが介入する場所です。

プログラムのパフォーマンスはどのように決定されますか？

パフォーマンスへの影響に関しては、可変性と不変性には大きな違いがあります。不変のデータ型は、一般にアクセスと処理に速くなります。 Pythonは、主にプログラム全體で小さな整數(shù)や文字列を使用している場合、不変のオブジェクトを再利用することにより、メモリ使用を最適化できます。

可変データ型はより柔軟ですが、動的メモリスペースのサイズ変更が必要なため、追加のオーバーヘッドを発生させる可能性があります。たとえば、Pythonのリストは、要素の追加や削除などの操作を?qū)g行しながら、サイズを成長および縮小できる方法で保存されるため、動的な配列です。

結(jié)論

結(jié)論として、Pythonで効率的で信頼できるコードを作成するには、可変性と不変のオブジェクトの違いを理解することが重要です。たとえば、不変性は、キー価値マッピングや同時プログラミングなど、データが変更されない場合の安全性を提供します。

逆に、プログラムの特定の部分にデータ構(gòu)造の動的な更新が必要なシナリオでは、可変性が役立ちます。パフォーマンスと複雑さのトレードオフを理解するために不可欠なものをいつ使用するかを知るため、最終的には保守可能なプログラムの執(zhí)筆につながります。

また、読む：Pythonビルトインデータ構(gòu)造の包括的なガイド

よくある質(zhì)問

A.リストや辭書などの可変オブジェクトは、作成後にインプレース変更の柔軟性を提供します。一方、タプルや文字列などの不変のオブジェクトは、同じメモリ割り當てで作成後に変更することはできません。

A.文字列は、メモリ使用量を最適化し、さまざまなプログラムパーツ間で安全な共有を可能にするために不可能です。これにより、頻繁に使用される文字列のメモリ使用量が削減され、マルチスレッド環(huán)境での文字列処理に関する推論が簡素化されます。

A.不変のオブジェクトは、メモリ內(nèi)で管理しやすいため、パフォーマンスを高速化する可能性があります。 Pythonは不変のオブジェクトを再利用でき、新しいオブジェクトを作成するオーバーヘッドを繰り返し減らすことができます。これにより、メモリ管理の利點に関する洞察が追加されます。

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