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介紹

什麼是突變性與不變性？

Python中有什麼可變的與不變的物體？

Python數(shù)據類型的比較分析

在內存級別會發(fā)生什麼？

對象的刪除如何工作？

如何確定程序的性能？

結論

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python中的可變與不變的物體 - 分析vidhya

Lisa Kudrow

Apr 13, 2025 am 09:15 AM

介紹

Python是一種面向對象的編程語言（或OOPS）。在我的上一篇文章中，我們探索了它的多功能性。因此，Python提供了多種數(shù)據類型，可以將其大致分為可變且不變的類型。但是，作為一個好奇的Python開發(fā)人員，我希望您也想知道這些概念如何影響數(shù)據。如何在內存中處理和操縱數(shù)據？它如何影響該計劃的質量？本文將為Python中的可變與不變對象提供全面的概述，以及為什麼它們對於有效的編程至關重要。我們將探討如何在不同的python對像上進行可突變性和不變性，例如整數(shù)，浮點，字符串等諸如原始數(shù)據類型以及內置的數(shù)據類型，例如列表，詞典，集合，元組等。

什麼是突變性與不變性？

從高級的角度來看，Mustability是指創(chuàng)建後要修改，更改或更新的任何對象的能力。這意味著，如果一個對像是可變的，則可以在不創(chuàng)建新對象的情況下更改其狀態(tài)或內容。

另一方面，不變性意味著一旦創(chuàng)建對象，就無法更改/修改/更新其狀態(tài)。對這些對象的任何更改都會創(chuàng)建一個具有不同內存分配的新對象，而不是更改現(xiàn)有對象。

Python中有什麼可變的與不變的物體？

下圖顯示，Python的豐富數(shù)據類型可以分為兩類：可變和不可變的對象，然後將其進一步劃分。

python中的可變與不變的物體 - 分析vidhya

Python數(shù)據類型的比較分析

讓我們看看所有內置數(shù)據類型之間的比較：

數(shù)據類型	可變/不變	描述	用例
整數(shù)	不變	整數(shù)（例如，1，-5，42）。	使用不更改的數(shù)值數(shù)據時使用。
浮子	不變	具有小數(shù)點的數(shù)字（例如3.14，-0.001）。	對於科學計算，財務數(shù)據等有用。
布爾人	不變	邏輯值：真或錯誤。	條件檢查，邏輯操作。
字符串	不變	字符序列（例如，“ Hello”，“ World”）。	用於文本操作，文檔處理等。
元組	不變	訂購項目的收集（例如（1，2，3））。	適用於恆定數(shù)據，可以用作字典鍵。
冷凍套裝	不變	無序的獨特物品集合，一個不變的版本。	在該集合需要恆定且可懸浮的情況下使用。
複雜數(shù)字	不變	具有真實和虛部的數(shù)字（例如1 2J）。	用於科學計算，信號處理等。
列表	可變	有序收集項目（例如[1，2，3]）。	當您需要修改，添加或刪除元素時，請使用。
字典	可變	鑰匙值對的集合（例如，{“名稱”：“ John”，“ Age”：30}）。	映射關係，查找和數(shù)據存儲的理想選擇。
套	可變	唯一項目的無序集合（例如{1，2，3}）。	最好用於會員測試，刪除重複項等。
自定義對象（類）	可變/不變	行為取決於類的定義方式（默認情況下可變）。	根據要求量身定制的行為；可以控制突變性。

要以更柔和的方式理解這些概念，請仔細研究這些概念 -

原始數(shù)據類型是“不變的” -鏈接
Python內置數(shù)據結構是“可變的” -鏈接

在這些文章中，我討論了這些數(shù)據型， “ ID”功能，淺層和深拷貝等的可突出性和不變性，以及代碼。

注意：但是，我建議在閱讀本文後僅檢查這些代碼。本文增強了您對“內存空間內會發(fā)生什麼？”的理解。

在內存級別會發(fā)生什麼？

在討論內存級別的不變性時，無法直接更改一個不變的對象。任何似乎修改不變對象的操作都會在內存中創(chuàng)建具有修改值的新對象?？勺儗ο蠊蚕硐惹胺峙涞南嗤瑑却?。這些對象的更改發(fā)生在適當?shù)奈恢?，修改現(xiàn)有內存內容而無需新的分配。

在進一步探索之前，讓我們首先了解有關從內存刪除對象的兩個最常見的概念。

DealLocation意味著系統(tǒng)釋放並提供其他用途，以使用對像先前佔用的內存。
垃圾收集是Python中的一個過程，它會自動找到並釋放程序不再使用的內存，尤其是對於在周期中相互引用的對象。

對象的刪除如何工作？

Python的內存管理依賴於兩個主要因素，即參考計數(shù)和垃圾收集器，以處理對象的刪除。讓我們一個人了解它們：

參考計數(shù)： Python跟蹤指向每個對象的引用數(shù)量。這稱為參考計數(shù)。
循環(huán)參考-垃圾收集： Python還有一個處理環(huán)狀引用的垃圾收集器。有時，對像在循環(huán)中互相引用。當參考計數(shù)降至零時，對象佔據的內存將被劃分。例如，對象A引用對象B和對象B引用對象A。即使程序的其他部分不需要這些對象，它們的參考計數(shù)也永遠不會降至零，因為它們相互引用。這是垃圾收集器介入的地方。