Python中可变变量与不可变变量详解

前言：

C++不同于Python的显著特点，就是有指针和引用，这让我们在调用参数的时候更加清晰明朗。但Python中没有指针和引用的概念，导致很多时候参数的传递和调用的时候会产生疑问：我到底是复制了一份新的做操作还是在它指向的内存操作？

这个问题根本上和可变、不可变变量有关，我想把这个二者的区别和联系做一个总结，以更深入地理解Python内部的操作。我本身非科班出身，如有不当之处敬请批评指正。

一 、常见的变量分类

1、变量的创建

在了解可变、不可变变量的基本定义之前，我们需要明白变量是如何被创建的。

x = 1

python解释器会判断1在内存中是否存在，若不存在，python会分配内存，在内存中创建数字1，然后看变量x是否存在，若不存在就创建x，最后把1赋值给x。

y = 1

当继续输入上行代码时，1已经在内存中被创建了，现在是否需要重新创建一个1，然后赋值给y呢？还是直接将刚才就创建好的1赋值给y呢？答案是后者。我们可以通过id或者is来判断是否在内存中是同一个地址。

print(id(x) == id(y))
# or 
print(x is y)

但当我们换成一个列表来尝试呢？

a = [1,2,3]
b = [1,2,3]
print(id(a) == id(b))

答案却和上面的结果相反，也就是说内存中即使有了x的[1,2,3]，python中要创建把[1,2,3]赋给y的时候并没有把x指向的那个赋过去，而是重新在内存中开辟了一块新的空间，创建了一个新的[1,2,3]！这就引出了可变和不可变变量。

字面意思
按照我的个人理解，可变变量（mutable variable）就是内存中内容可以被修改的变量，而不可变变量（immutable variable）就是内存中内容不可以被修改的变量。

听起来比较抽象。我们可以把变量名理解为一个指针或者引用，他们都指向了内存中的一块空间。比如上节中x和y同时指向了1的那块空间，a指向了[1,2,3]的那部分。那么如何理解内存中的内容可以被修改呢？对于一个int型的变量，我创建了1，那么这之后*任何在这个作用域中所有被赋为1 的变量都会指向它，而外部没有方法来把这个内存中的内容改成2或者其他值*。而对于列表来说，那块[1,2,3]我随时可以把他改为[1,2,3,4]，这就是内存中内容可以被修改。

二、变量分类

所有的变量都可以按可变、不可变变量来分类，那么我将常用的一些变量类型进行分类。

1、、常见的不可变变量

• 整型
• 浮点型
• 布尔型
• 复数
• 字符串
• 元组

2、常见的可变变量

• 列表
• 集合
• 字典
• 其他迭代器

三、拷贝的差别

copy和deepcopy都表示拷贝，那么二者的区别就在于可变、不可变对象。copy和deepcopy对于不可变对象来说是没有区别的，都是把指向内存已有的空间的引用进行拷贝；但对于可变对象，copy是拷贝指向内存已有空间的引用，而deepcopy才是新开辟一块空间，将原来的内容完全拷贝，然后返回新的空间的引用。

四、参数传递的差别

参数传递的过程也是很容易出现疑惑的过程。C++中的参数传递很明确，引用就是引用，形参就是形参，但Python中不是，因为python中没有明确的指针、引用。

对不可变变量，传递进函数后由于作用域改变，函数内部有新的空间，因此会产生形参，将原来的不可变变量进行复制，然后在函数内部进行后续操作。

对可变变量，本身内容就可以被修改，那么在函数内部也允许修改本身，因此传递进函数的是该内存空间的引用，对该参数操作，相应的在主函数也会被修改。

到此这篇关于Python中可变变量与不可变变量详解的文章就介绍到这了,更多相关Python中可变变量与不可变变量内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

最新评论