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(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
代码:
name1='wupeiqi'
name2=name1
print("name1:%s\nname2:%s" %(name1,name2))
name1='alex'
print("I have assigned new value to name1.Let's see what happens to name2!")
print("name1:%s\nname2:%s" %(name1,name2))
执行结果:
C:/Personal/OldboyPython/day01/test.py
name1:wupeiqi
name2:wupeiqi
I have renamed name1 to new_name.Let's see what happens!
name1:alex
name2:wupeiqi
疑问:为什么name2的值没有和name1一起变为alex?下面开始解答,先看图,后解释。
以下引用自http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5433925.html
变量的赋值
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- name1 = "wupeiqi"
name2 = "alex"
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- name1 = "wupeiqi"
name2 = name1 # 使name2和name1指向同一个对象 赋值,只是创建一个变量,该变量指向原来内存地址,
1.引用计数的增减
当对象wupeiqi(图中蓝色的内存区块wupeiqi)被初次创建并(将其引用)赋值给变量name1时,对象wupeiqi的引用计数被设置为1。
当对象alex(图中蓝色的内存区块alex)被初次创建并(将其引用)赋值给变量name2时,对象alex的引用计数被设置为1。
当变量name1赋值给变量name2(name2=name1),实际是把对象wupeiqi赋值给name2,因此对象wupeiqi的引用计数自动加1,而对象alex的引用计数自动减1,即减为0,触发垃圾回收机制。
2. 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。如果是不可变类型,在对对象本身操作的时候,必须在内存中新申请一块区域(因为老区域#不可变#)。如果是可变类型,对对象操作的时候,不需要再在其他地方申请内存,只需要在此对象后面连续申请(+/-)即可,也就是它的address会保持不变,但区域会变长或者变短。
可以使用内建函数id()来确认对象的身份在两次赋值前后是否发生了变化。示例可参看http://blog.chinaunix.net/uid-26249349-id-3080279.html
*不可变类型有什么好处?如果数据是不可变类型,当我们把数据传给一个不了解的API时,可以确保我们的数据不会被修改。如果我们要操作一个从函数返回的元组,可以通过内建函数list()把它转换成一个列表。(当被问到列表和元组的区别时,可以说这一点!)
3. 深拷贝 Vs 浅拷贝
copy.copy() 浅拷贝
copy.deepcopy() 深拷贝
浅拷贝是新创建了一个跟原对象一样的类型,但是其内容是对原对象元素的引用。这个拷贝的对象本身是新的,但内容不是。拷贝序列类型对象(列表\元组)时,默认是浅拷贝。
以下引用自http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5433925.html
赋值,只是创建一个变量,该变量指向原来内存地址,如下例:
n4 = n3 = n2 = n1 = "123/'Wu'"
关于赋值,再看一个字典的例子:
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n2 = n1
浅拷贝,在内存中只额外创建第一层数据,如下图
import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n3 = copy.copy(n1)
深拷贝,在内存中将所有的数据重新创建一份(排除最后一层,即:python内部对字符串和数字的优化),如下图:
import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n4 = copy.deepcopy(n1)
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