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Python中可变和不可变数据类型的区别及实例解析

Python 可变数据类型 不可变数据类型
473 2023-05-04

Python中可变和不可变数据类型的区别及实例解析

Python可变数据类型和不可变数据类型是一个基础而且重要的考点。简单地说:这里的可变和不可变是指当变量改变的时候,数据的地址是否会改变!

可变数据类型:如果改变了变量的值,相当于是新建了一个对象(即地址会被改变)。

可变数据类型:变量的值发生变化,但是对象的地址不会改变。

不可变数据类型:元组,字符串,数值。

可变数据类型:字典,列表,集合。

引用

在讲可变数据类型和不可变数据类型之前我们要讲一下引用的概念。python变量保存的是对象的引用,这个引用指向堆内存里的对象,在堆中分配的对象分为两类,一类是可变对象,一类是不可变对象。例如:s1="abc"。

其实变量s1 就是对象 abc的引用,s1指向了存储abc的内存地址,如果想看s1的地址值,可以使用函数id,id会把地址值转换成十进制。使用print(id(s1))即可,如下图所示:

Python中可变和不可变数据类型的区别及实例解析

不可变数据类型

我们以字符串举例,直接上代码:

743316570224
743316570224

可以看到s2=s1 实际上是s2 和s1都指向了同一个地址。

我们继续,改变s2的值。

405927907912
405927907912
405927907912
405927907912

可以看到对列表进行增删改操作,列表的地址都没有变化,只是改变了变量的值,而不会新建一个对象,变量引用的对象的地址也不会变化。

再看下面这个实例,与前面的字符串赋值实例类似。

831456302152
831480344136
['x', 'y', 'z']
['x', 'y', 'z', 'a']

从结果可以看到,l3 和l4的地址不同,所以彼此间不会发生影响。我们还可以通过使用索引,列表生成式,copy()等方式使两个列表指向不同的列表对象,这里就不再一一介绍了!