了解python可变数据类型和不可变数据类型到底有什么区别?这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容,让我们一起来看看吧!
初学python的时候,可能会有很多疑惑,尤其是最先接触的所谓的“可变数据类型”和“不可变数据类型”。python与C/C++不一样,它的变量使用有自己的特点,当初学python的时候,一定要记住“一切皆为对象,一切皆为对象的引用”这句话,其实这个特点类似于JAVA,所以在python里面大家也不用担心类似于C/C++中的指针的复杂问题。下面本文将对python里面的“可变数据类型”和“不可变数据类型”进行分析。
首先,我们需要知道在python中哪些是可变数据类型,哪些是不可变数据类型。可变数据类型:列表list和字典dict;不可变数据类型:整型int、浮点型float、字符串型string和元组tuple。
然后,我们以int和list为例,来看看“可变数据类型”和“不可变数据类型”到底有什么区别。
不可变数据类型分析。先来看一段程序:
>>> x = 1 >>> id(x) 31106520 >>> y = 1 >>> id(y) 31106520 >>> x = 2 >>> id(x) 31106508 >>> y = 2 >>> id(y) 31106508 >>> z = y >>> id(z) 31106508 >>> x += 2 >>> id(x) 31106484
上面这段程序都是对不可变数据类型中的int类型的操作,id()查看的是当前变量的地址值。我们先来看x = 1和y = 1两个操作的结果,从上面的输出可以看到x和y在此时的地址值是一样的,也就是说x和y其实是引用了同一个对象,即1,也就是说内存中对于1只占用了一个地址,而不管有多少个引用指向了它,都只有一个地址值,只是有一个引用计数会记录指向这个地址的引用到底有几个而已。当我们进行x = 2赋值时,发现x的地址值变了,虽然还是x这个引用,但是其地址值却变化了,后面的y = 2以及z = y,使得x、y和z都引用了同一个对象,即2,所以地址值都是一样的。当x和y都被赋值2后,1这个对象已经没有引用指向它了,所以1这个对象占用的内存,即31106520地址要被“垃圾回收”,即1这个对象在内存中已经不存在了。最后,x进行了加2的操作,所以创建了新的对象4,x引用了这个新的对象,而不再引用2这个对象。
那么为什么称之为不可变数据类型呢?这里的不可变大家可以理解为x引用的地址处的值是不能被改变的,也就是31106520地址处的值在没被垃圾回收之前一直都是1,不能改变,如果要把x赋值为2,那么只能将x引用的地址从31106520变为31106508,相当于x = 2这个赋值又创建了一个对象,即2这个对象,然后x、y、z都引用了这个对象,所以int这个数据类型是不可变的,如果想对int类型的变量再次赋值,在内存中相当于又创建了一个新的对象,而不再是之前的对象。
感谢各位的阅读!看完上述内容,你们对python可变数据类型和不可变数据类型到底有什么区别大概了解了吗?希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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