Python中可变与不可变对象的深入探讨

Python以其灵活性而闻名，提供了丰富的数据类型，这些数据类型大致可以分为可变类型和不可变类型。作为一名好奇的Python开发者，可能也会好奇这些概念是如何影响数据的。数据在内存中是如何被处理和操作的？它们又是如何影响程序质量的？本文将为提供一个全面的概览，探讨Python中可变与不可变对象的重要性，以及它们在不同Python对象中的工作方式，比如基本数据类型（如整数、浮点数、字符串等）和内置数据类型（如列表、字典、集合、元组等）。

目录

• 什么是可变性与不可变性？
• Python中的可变与不可变对象
• Python数据类型的比较分析
• 内存层面上发生了什么？
• 对象的删除是如何工作的？
• 程序的性能是如何决定的？
• 常见问题解答

什么是可变性与不可变性？

从高层次来看，可变性指的是任何对象在创建后能否被修改、改变或更新。这意味着如果一个对象是可变的，可以在不创建新对象的情况下改变其状态或内容。另一方面，不可变性意味着一旦对象被创建，其状态就不能被改变/修改/更新。对这些对象的任何改变都会创建一个新的对象，并分配不同的内存，而不是改变现有的对象。

Python中的可变与不可变对象

下图展示了Python丰富的数据类型可以被分为两类：可变对象和不可变对象，它们进一步被细分。

Python数据类型的比较分析

让来看一下所有内置数据类型的比较：

为了更Pythonic地理解这些概念，可以查看以下文章：

• 原始数据类型是“不可变”的——
• Python内置数据结构是“可变”的——

在这些文章中，讨论了这些数据类型的可变性和不可变性、`id`函数、浅拷贝和深拷贝等，以及代码。注意：不过，建议在阅读本文后再查看这些代码。本文增强了对“内存空间内部发生了什么？”的理解。

内存层面上发生了什么？

当讨论不可变性在内存层面时，不可变对象不能被直接修改。任何看似修改不可变对象的操作都会在内存中创建一个带有修改值的新对象。可变对象共享之前分配的内存。这些对象的变化发生在原地，修改现有内存内容，而不需要新的分配。

在进一步探讨之前，先来理解关于从内存中删除对象的两个最常见概念。

• 回收意味着系统释放并使之前被对象占用的内存可供其他用途使用。
• 垃圾收集是Python中的一个过程，它自动找到并释放程序不再使用的内存，特别是对于循环引用的对象。

对象的删除是如何工作的？

Python的内存管理依赖于两件事情：引用计数和垃圾收集器，来处理对象的删除。让一一了解它们：

Python跟踪指向每个对象的引用数量。这被称为引用计数。

程序的性能是如何决定的？

Q1. Python中可变与不可变对象的区别是什么？

A. 可变对象，如列表或字典，在创建后提供就地修改的灵活性。与此同时，不可变对象，如元组或字符串，在相同内存分配中创建后不能被改变。

Q2. 为什么Python中的字符串是不可变的？

A. 字符串不可变是为了优化内存使用，并允许在程序的不同部分安全共享。这减少了常用字符串的内存使用，并简化了多线程环境中字符串处理的推理。

Q3. 不可变性如何影响Python中的性能？

A. 不可变对象可以带来更快的性能，因为它们在内存中更容易管理。Python可以重用不可变对象，减少重复创建新对象的开销。这增加了对内存管理好处的洞察。