一.可变类型与不可变类型的特点

1.不可变数据类型

不可变数据类型在第一次声明赋值声明的时候, 会在内存中开辟一块空间, 用来存放这个变量被赋的值,  而这个变量实际上存储的, 并不是被赋予的这个值, 而是存放这个值所在空间的内存地址, 通过这个地址, 变量就可以在内存中取出数据了. 所谓不可变就是说, 我们不能改变这个数据在内存中的值, 所以当我们改变这个变量的赋值时, 只是在内存中重新开辟了一块空间, 将这一条新的数据存放在这一个新的内存地址里, 而原来的那个变量就不在引用原数据的内存地址而转为引用新数据的内存地址了.

举例子:

>>> x = 18
>>> id(x)
4497811200
>>> id(18)
4497811200
>>> x = 19
>>> id(x)
4497811232
>>> id(18)
4497811200
>>> y = 18
>>> id(y)
4497811200
>>>

一开始x = 18,开辟一块地址为4497811200的内存,即18对应的地址为4497811200,后来x = 19 ,重新开辟一块地址为4497811232的内存来放19,可以看到不变的意思是指18,和19在内存中的地址不会改变,将18赋值给y时,y指向的地址即为4497811200。

1.可变数据类型

结合不可变数据类型,可变数据类型就很好理解来,可变数据类型是指变量所指向的内存地址处的值是可以被改变的。

>>> x = [1,2,3]
>>> id(x)
4501838920
>>> y = [1,2,3]
>>> z = [1,2,3]
>>> id(y)
4501838600
>>> id(z)
4501838664

从另外一个角度来看:

可变类型:当该数据类型的对应变量的值发生了改变,那么它对应的内存地址也会发生改变,对于这种数据类型,就称不可变数据类型。

可变数据类型:当该数据类型的对应变量的值发生了改变,那么它对应的内存地址不发生改变,对于这种数据类型,就称可变数据类型。

#a的值改变了,a对应的内存地址也改变了
>>> a=1
>>> id(a)
4497810656
>>> a = 2
>>> id(2)
4497810688
#直接对a操作,相当于拷贝了一份a的值,在其他内存地址操作,a的值不变
>>> a+1
3
>>> id(a)
4497810688
>>> a
2
#b的值改变了,b对应的内存地址不变,第一次给b赋值的时候,给b划分一块内存空间,该空间就不变了
>>> b = [1,2,3]
>>> id(b)
4501839496
#直接对b操作,b的值改变,b指向的内存空间不变
>>> b.append(4)
>>> id(b)
4501839496
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>>

二.哪些是可变类型哪些是不可变类型

不可变:Number(数字)、String(字符串)、Tuple(元组)。

#整型
a = 1
print(id(a), type(a))
a = 2
print(id(a), type(a)) # 4361254304 <class 'int'>
# 4361254336 <class 'int'>
#字符串
b = 'anne'
print(id(b),type(b))
b = 'anne1995'
print(id(b),type(b)) # 4363638744 <class 'str'>
# 4363684784 <class 'str'> #元组
c1 = ['','']
c = (1,2,c1)
print(c,id(c),type(c))
c1[1] = 'djx'
print(c,id(c),type(c)) # (1, 2, ['1', '2']) 4363948248 <class 'tuple'>
# (1, 2, ['1', 'djx']) 4363948248 <class 'tuple'> 注意:此时元组的值发生了变化而内存地址没变,但我们依然称元组为不可变类型,为什么呢?其实改的是元组中的列表,列表是可变类型,改变了值后地址依然不变。但是元组的定义就是不可变的, 元组被称为只读列表,即数据可以被查询,但不能被修改。

可以变:Set(集合)、List(列表)、Dictionary(字典)。

#集合
s = {1, 'd', '', '', 1}
print(s, type(s), id(s))
s.add('djx')
print(s, type(s), id(s)) # {1, '1', 'd', '34'} <class 'set'> 4401385256
# {1, '1', '34', 'd', 'djx'} <class 'set'> 4401385256 #列表
list = [1,'q','qwer',True]
print(list,type(list),id(list))
list.append('djx')
print(list,type(list),id(list)) # [1, 'q', 'qwer', True] <class 'list'> 4401113608
# [1, 'q', 'qwer', True, 'djx'] <class 'list'> 4401113608 #字典
tuple = (1)
dic = {1:2}
d = { tuple:1,'key2':'djx','key3':'li'}
print(d,type(d),id(d))
d['key4'] = 'haha'
print(d,type(d),id(d)) # {1: 1, 'key2': 'djx', 'key3': 'li'} <class 'dict'> 4401075976
# {1: 1, 'key2': 'djx', 'key3': 'li', 'key4': 'haha'} <class 'dict'> 4401075976

python可变类型与不可变类型的更多相关文章

  1. 理解python可变类型vs不可变类型,深拷贝vs浅拷贝

    核心提示: 可变类型 Vs 不可变类型 可变类型(mutable):列表,字典 不可变类型(unmutable):数字,字符串,元组 这里的可变不可变,是指内存中的那块内容(value)是否可以被改变 ...

  2. Python的可变类型与不可变类型

    Python基础知识,自己写一写比较不容易忘 Python的每个对象都分为可变和不可变,主要的核心类型中,数字.字符串.元组是不可变的,列表.字典是可变的. 对不可变类型的变量重新赋值,实际上是重新创 ...

  3. python可变类型和不可变类型

    原文地址:http://www.cnblogs.com/huamingao/p/5809936.html 可变类型 Vs 不可变类型 可变类型(mutable):列表,字典 不可变类型(unmutab ...

  4. Python——可变类型与不可变类型(即为什么函数默认参数要用元组而非列表)

    Python 的内建标准类型有一种分类标准是分为可变类型与不可变类型: 可变类型:列表.字典 不可变类型:数字.字符串.元组 因为变量保存的实际都是对象的引用,所以在给一个不可变类型(比如 int)的 ...

  5. 26、Python的可变类型和不可变类型?

    Python的每个对象都分为可变和不可变 可变:列表.字典 不可变:数字.字符串.元祖 对不可变类型的变量重新赋值,实际上是重新创建一个不可变类型的对象,并将原来的变量重新指向新创建的对象(如果没有其 ...

  6. python的可变数据类型和不可变类型

    python里面一切皆对象 ython的每个对象都分为可变类型和不可变类型 整形,浮点型,字符串,元组属于不可变类型,列表,字典是可变类型 不可变数据类型 对不可变类型的变量重新赋值,实际上是重新创建 ...

  7. Python探索记(16)——Python的可变类型与不可变类型

    # @Time : 2017/7/8 17:49 # @Author : 原创作者:谷哥的小弟 # @Site : 博客地址:http://blog.csdn.net/lfdfhl # @DESC : ...

  8. python的可变类型和不可变类型

    Python有六种数据类型:数字类型.字符串类型.列表类型.元组类型.字典类型和集合类型 其中不可变类型包括三种:数字类型.字符串类型和元组类型 剩余三种为可变类型:列表类型.字典类型和集合类型 可变 ...

  9. python可变类型和不可变类型,深拷贝vs浅拷贝

    转载:https://www.cnblogs.com/huamingao/p/5809936.html 核心提示: 可变类型 Vs 不可变类型 可变类型(mutable):列表,字典 不可变类型(un ...

  10. python中可变类型和不可变类型

    1.python中的可变类型和不可变类型 python中的数据类型大致可分为6类:1.Number(数字) 2. String(字符串) 3. Tuple (元组) 4. List(列表) 5. Di ...

随机推荐

  1. [APIO2018]铁人两项——圆方树+树形DP

    题目链接: [APIO2018]铁人两项 对于点双连通分量有一个性质:在同一个点双里的三个点$a,b,c$,一定存在一条从$a$到$c$的路径经过$b$且经过的点只被经过一次. 那么我们建出原图的圆方 ...

  2. Telegraf+Influxdb+Grafana(Windows下本机简易监控系统搭建)

    1.文件名称 telegraf-1.5.0_windows_amd64.zip influxdb-1.4.2_windows_amd64.zip grafana-4.6.3.windows-x64.z ...

  3. 微信小程序开发步骤简述

    1.登陆微信的开发这平台 2.找到小程序开发选项进入,填写注册自己的小程序信息 3.下载相应的开发者工具 4.通过开发者工具把自己的项目代码上传,上传时会让你填写自己小程序的appid这样项目代码就和 ...

  4. 2018-2019-2 网络对抗技术 20165202 Exp7 网络欺诈防范

    博客目录 一.实践目标 二.实践内容 简单应用SET工具建立冒名网站 (1分) ettercap DNS spoof (1分) 结合应用两种技术,用DNS spoof引导特定访问到冒名网站.(1.5分 ...

  5. Android数据绑定DataBinding(二)入门篇

    前言 之前写了Android数据绑定DataBinding(一)入门篇,很简单的记录了如何使用DataBinding,其初衷是想要代码中的数据发生改变,不需要繁琐的setText等操作,在最后说到了只 ...

  6. php手记之05-tp5模型操作数据库

    # 实例化模型 // $user = new User; // $user1 = new User(); // $user2 = model('user'); // 添加一条数据 # 方法1 // $ ...

  7. Framework7 + Angular 开发问题解决汇总

    本篇主要汇总一下使用Framework7 + Angular 开发中遇到的一些难点及我的解决方法,以后再遇到会在这里继续更新. 一.页面表格按需加载 情况描述:默认加载10条,在用户上拉页面是再进行下 ...

  8. mac下如何安装python3?

    1. 安装homebrew $ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/insta ...

  9. django 2 ORM操作 ORM进阶 cookie和session 中间件

    ORM操作 ORM概念 对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术. 简单的说,ORM是通过使用描述 ...

  10. angular中的服务和持久化实现

    1.创建服务: ng g service my-new-service 创建到指定目录下面 ng g service services/storage 2.app.module.ts 里面引入创建的服 ...