京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈Python中的可变对象和不可变对象
什么是可变/不可变对象
不可变对象,该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候,由于其所指的值不能被改变,相当于把原来的值复制一份后再改变,这会开辟一个新的地址,变量再指向这个新的地址。
可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量(准确的说是引用)改变后,实际上是其所指的值直接发生改变,并没有发生复制行为,也没有开辟新的出地址,通俗点说就是原地改变。
Python中,数值类型(int和float)、字符串str、元组tuple都是不可变类型。而列表list、字典dict、集合set是可变类型。
还是看代码比较直观。先看不可变对象
不可变对象的例子
先说明一点is 就是判断两个对象的id是否相同, 而 == 判断的则是内容是否相同。
a = 2
b = 2
c = a + 0
c += 0
print(id(a), id(b), id(2)) # id都相同
print(c is b) #True
再来看字符串
astr = 'good'
bstr = 'good'
cstr = astr + ''
print(cstr is bstr) # True
print(id(astr), id(bstr), id('good')) # 三个id相同
和数值类型的结果一样。如果是下面这种情况,变量修改后不在是good
astr = 'good'
print(id(astr))
astr += 'aa'
print(id(astr)) # id和上面的不一样
由于是不可变对象,变量对应内存的值不允许被改变。当变量要改变时,实际上是把原来的值复制一份后再改变,开辟一个新的地址,astr再指向这个新的地址(所以前后astr的id不一样),原来astr对应的值因为不再有对象指向它,就会被垃圾回收。这对于int和float类型也是一样的。
再看tuple
add = (1, 2, 3)
aee = (1, 2, 3)
print(id(add), id(aee), id((1, 2, 3))) # id各不相同
aee = (1, 2, 3)
print(id(aee))
aee += () # 加空元组
print(id(aee)) # id变了!
print(aee) #(1 ,2,3)
虽然看上去都是(1 ,2, 3)按理说应该和上面一致才对。难道这是可变对象?再看
add = (1, 2, 3)
aee = add
print(id(aee), id(add)) # 这两个id一样
aee += (4, 5, 6)
print(id(aee)) # aee的id变了!
print(add) # add还是(1, 2, 3)没有变
又和数值类型于str类型一致了。如果是可变对象add = aee,它们指向同一地址(id相同)是肯定的。但不是同一对象的不同引用,因为如果是的话,aee的改变会引起add的改变,再tuple中并不是这样。所以tuple是不可变对象,但又和str和数值类型稍微有点区别。平常说的tuple不可变更多时候是指里面存放的值不能被改变(有些特殊情况,如tuple里面存放了list,可改变list里的元素。但实际上这个tuple并没有被改变)。
对于str、int、float只要在它们再类型相同的情况下,值也相同,那么它们的id相同。(为什么要说类型相同?)
a = 2.0
b = 2
print(a is b) # False, 一个int一个float,类型都不同
2和2.0就不在一个地址上。
可变对象的例子
lis = [1, 2, 3]
lis2 = [1, 2, 3]
# 虽然它们的内容一样,但是它们指向的是不同的内存地址
print(lis is lis2)
print(id(lis), id(lis2), id([1, 2, 3])) # 三个id都不同
再看赋值的情况下
alist = [1, 2, 3]
# alist实际上是对对象的引用,blist = alist即引用的传递,现在两个引用都指向了同一个对象(地址)
blist = alist
print(id(alist), id(blist)) # id一样
# 所以其中一个变化,会影响到另外一个
blist.append(4)
print(alist) # 改变blist, alist也变成了[1 ,2 ,3 4]
print(id(alist), id(blist)) # id一样,和上面值没有改变时候的id也一样
blist = alist这一句。alist实际上是对对象的引用,blist = alist即引用的传递,现在两个引用都指向了同一个对象(地址)。所以其中一个变化,会影响到另外一个
再看看set
abb = {1, 2, 3}
acc = abb
print(id(abb), id(acc))
acc.add(4)
print(abb) # {1, 2, 3, 4}
print(id(abb), id(acc)) # 相等
和上面list的例子一致。
可变对象由于所指对象可以被修改,所以无需复制一份之后再改变,直接原地改变,所以不会开辟新的内存,改变前后id不变。
当然不可变对象就不是这样了, 可以和这个对比一下
abc = 3
dd = abc
dd = 43
print(abc) # 3,并不随dd的改变而改变
但是如果是拷贝,就仅仅是将内容拷贝过去,传递的并是不引用。这在想使用列表的值又不想修改原列表的时候特别有用。
blist = alist[:] # or alist.copy()
print(alist is blist) # False
blist.append(4)
print(alist) # 还是[1,2 ,3]没有变化
作为函数参数
作为函数参数,也是一样的,可变类型传递的是引用,不可变类型传递的是内容。
test_list = [1, 2, 3, 4]
test_str = 'HAHA'
def change(alist):
alist.append(5)
def not_change(astr):
astr.lower()
change(test_list)
not_change(test_str)
print(test_list) # 改变了原来的值
print(test_str) # 没有变
当然了,如果不想改变原来列表的值,参数可以传入列变的拷贝。alsit[:]
有趣的例子
再看一个有趣的例子,我们知道list是可以使用+添加一个列表的。
a1 = [1, 2, 3]
a2 = a1
print(id(a1), id(a2))
# 实际上是a2指向了新的对象,id已经改变。
# 所以现在a2、a1并不是同一对象的两个引用了,a2变化a1不会改变
a2 = a2 + [4] # 这个等式中,右边的a2还是和a1的id一样的,一旦赋值成功,a2就指向新的对象
print(id(1), id(a2)) # 不等,a2的id变化了
print(a1) # [1, 2, 3]没有变
如果是这样写
a1 = [1, 2, 3]
a2 = a1
print(id(a1), id(a2))
a2 += [4] # 相当于调用了a2.extend([4]),原地改变并没有新的对象产生
print(id(1), id(a2)) # 相等,a2的id没有变化
print(a1)
不同的地方在于a2 += [4],这句相当于调用了a2.extend([4])相当于原地改变,并没有新的对象产生。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01