python中的不可变数据类型与可变数据类型详解

前言

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, 在python中数据分为可变数据类型,不可变数据类型。

所以在学习python过程中我们一定会遇到不可变数据类型和可变数据类型。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧

1.名词解释

以下所有的内容都是基于内存地址来说的。

  • 不可变数据类型: 当该数据类型的对应变量的值发生了改变,那么它对应的内存地址也会发生改变,对于这种数据类型,就称不可变数据类型。
  • 可变数据类型 :当该数据类型的对应变量的值发生了改变,那么它对应的内存地址不发生改变,对于这种数据类型,就称可变数据类型。

总结:不可变数据类型更改后地址发生改变,可变数据类型更改地址不发生改变

2.数据类型分类

在python中数据类型有:整型,字符串,元组,集合,列表,字典。接下来我们用例子来一一查看他们分别属于不可变数据类型还是可变数据类型。

2.1 整型

a = 1
print(id(a),type(a))
a = 2
print(id(a),type(a))

1912499232 <class 'int'>
1912499264 <class 'int'>

我们可以发现,当数据发生改变后,变量的内存地址发生了改变,那么整型就是不可变数据类型。

2.2 字符串

b = 'djx'
print(id(b),type(b))
b = 'djx1996'
print(id(b),type(b))

535056476344 <class 'str'>
535056476624 <class 'str'>

我们可以发现,当数据发生改变后,变量的内存地址发生了改变,那么字符串就是不可变数据类型。

2.3 元组

元组被称为只读列表,即数据可以被查询,但不能被修改,但是我们可以在元组的元素中存放一个列表,通过更改列表的值来查看元组是属于可变还是不可变。

c1 = ['1','2']
c = (1,2,c1)
print(c,id(c),type(c))
c1[1] = 'djx'
print(c,id(c),type(c))

result:
(1, 2, ['1', '2']) 386030735432 <class 'tuple'>
(1, 2, ['1', 'djx']) 386030735432 <class 'tuple'>

我们可以发现,虽然元组数据发生改变,但是内存地址没有发生了改变,但是我们不可以以此来判定元组就是可变数据类型。我们回头仔细想想元组的定义就是不可变的。我们修改了元组中列表的值,但是因为列表是可变数据类型,所以虽然在列表中更改了值,但是列表的地址没有改变,列表在元组中的地址的值没有改变,所以也就意味着元组没有发生变化。我们就可以认为元组是不可变数据类型,因为元组是不可变的。

2.4 集合

集合我们常用来进行去重和关系运算,集合是无序的。

s = {1,'d','34','1',1}
print(s,type(s),id(s))
s.add('djx')
print(s,type(s),id(s))

result:
{'d', 1, '34', '1'} <class 'set'> 870405285032
{1, '34', 'djx', '1', 'd'} <class 'set'> 870405285032

我们可以发现,虽然集合数据发生改变,但是内存地址没有发生了改变,那么集合就是可变数据类型。

2.5 列表

列表是python中的基础数据类型之一,其他语言中也有类似于列表的数据类型,比如js中叫数组,它是以[]括起来,每个元素以逗号隔开,而且它里面可以存放各种数据类型。

list = [1,'q','qwer',True]
print(list,type(list),id(list))
list.append('djx')
print(list,type(list),id(list))

result:
[1, 'q', 'qwer', True] <class 'list'> 808140621128
[1, 'q', 'qwer', True, 'djx'] <class 'list'> 808140621128

我们可以发现,虽然列表数据发生改变,但是内存地址没有发生了改变,那么列表就是可变数据类型。

2.6 字典

字典是python中唯一的映射类型,采用键值对(key-value)的形式存储数据。python对key进行哈希函数运算,根据计算的结果决定value的存储地址,所以字典是无序存储的。但是在3.6版本后,字典开始是有序的,这是新的版本特征。

字典的key值可以是整型,字符串,元组,但是不可以是列表,集合,字典。

tuple = (1)
dic = {1:2}
d = { tuple:1,'key2':'djx','key3':'li'}
print(d,type(d),id(d))
d['key4'] = 'haha'
print(d,type(d),id(d))

result:
{1: 1, 'key2': 'djx', 'key3': 'li'} <class 'dict'> 256310956320
{1: 1, 'key2': 'djx', 'key3': 'li', 'key4': 'haha'} <class 'dict'> 256310956320

我们可以发现,虽然字典数据发生改变,但是内存地址没有发生了改变,那么字典就是可变数据类型。

数据类型 可变/不可变
整型 不可变
字符串 不可变
元组 不可变
列表 可变
集合 可变
字典 可变

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对我们的支持。

(0)

相关推荐

  • 浅析Python四种数据类型

    首先,我们了解下什么是数据类型 计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器,因此,计算机程序理所当然地可以处理各种数值.但是,计算机能处理的远不止数值,还可以处理文本.图形.音频.视频.网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型.在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种: 整数 Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等. 计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十

  • Python常见数据类型转换操作示例

    本文实例讲述了Python常见数据类型转换操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 类型转换 主要针对几种存储工具:list.tuple.dict.set 特殊之处:dict是用来存储键值对的. 1.list 转换为set l1 = [1, 2, 4, 5] s1 = set(l1) print(type(s1)) print(s1) 输出: <class 'set'> {1, 2, 4, 5} 2.set转换为list s1 = set([1, 2, 3, 4]) l1 = list(s1)

  • Python数据类型之Number数字操作实例详解

    本文实例讲述了Python数据类型之Number数字操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.Number(数字) 数据类型 为什么会有不同的数据类型? 计算机是用来做数学计算的机器,因此它可以处理各种数值,但是计算机能够处理的远远不止是数值,它还可以处理文本.图形.音频.视频等各种各样的数据,不同的数据要定义不同的数据类型. python的数据类型分为几种? 1.Number(数字) a.整数 :python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在程序的表示方法和数学上的写法是一模一样的,

  • 简单谈谈python基本数据类型

    int(整型) 在32位机器上,整数的位数为32位,取值范围为-2**31-2**31-1,即-2147483648-2147483647 在64位系统上,整数的位数为64位,取值范围为-2**63-2**63-1,即-9223372036854775808-9223372036854775807 long(长整型) 跟C语言不同,Python的长整数没有指定位宽,即:Python没有限制长整数数值的大小,但实际上由于机器内存有限,我们使用的长整数数值不可能无限大. 注意,自从Python2.2

  • python内置数据类型之列表操作

    数据类型是一种值的集合以及定义在这种值上的一组操作.一切语言的基础都是数据结构,所以打好基础对于后面的学习会有百利而无一害的作用. python内置的常用数据类型有:数字.字符串.Bytes.列表.元组.字典.集合.布尔等 1.什么是列表 lst[#] 通过下标访问,从0开始. ps:如果#超过下标的范围时候会出现IndexError的错误. 如果#为负号,则索引从右边开始,#无论为正负均有范围,超过范围会报错. lst = list(range(0,9)) #生产列表 l1 = lst[3]

  • python 基本数据类型占用内存空间大小的实例

    python中基本数据类型和其他的语言占用的内存空间大小有很大差别 import sys a = 100 b = True c = 100L d = 1.1 e ="" f = [] g =() h = {} i = set([]) print " %s size is %d "%(type(a),sys.getsizeof(a)) print " %s size is %d "%(type(b),sys.getsizeof(b)) print

  • Python检测数据类型的方法总结

    我们在用python进行程序开发的时候,很多时候我们需要检测一下当前的变量的数据类型.比如需要在使用字符串操作函数之前先检测一下当前变量是否是字符串.下面小编给大家分享一下在python中如何检测数据类型 首先我们打开CMD控制台,进入到python环境,然后声明一个列表,如下图所示 然后我们调用isinstance方法对列表变量进行类型判断,如下图所示,第二个参数是数据类型名称 然后我们调用isinstance方法对列表变量进行类型判断,如下图所示,第二个参数是数据类型名称 正确的检测出int

  • 对Python中class和instance以及self的用法详解

    一. Python 的类和实例 在面向对象中,最重要的概念就是类(class)和实例(instance),类是抽象的模板,而实例是根据类创建出来的一个个具体的 "对象". 就好比,学生是个较为抽象的概念,同时拥有很多属性,可以用一个 Student 类来描述,类中可定义学生的分数.身高等属性,但是没有具体的数值.而实例是类创建的一个个具体的对象, 每一个对象都从类中继承有相同的方法,但是属性值可能不同,如创建一个实例叫 hansry 的学生,其分数为 93,身高为 176,则这个实例拥

  • Python中zip()函数的解释和可视化(实例详解)

    zip()的作用 先看一下语法: zip(iter1 [,iter2 [...]]) -> zip object Python的内置help()模块提供了一个简短但又有些令人困惑的解释: 返回一个元组迭代器,其中第i个元组包含每个参数序列或可迭代对象中的第i个元素.当最短的可迭代输入耗尽时,迭代器将停止.使用单个可迭代参数,它将返回1元组的迭代器.没有参数,它将返回一个空的迭代器. 与往常一样,当您精通更一般的计算机科学和Python概念时,此模块非常有用.但是,对于初学者来说,这段话只会引发更

  • python中requests库session对象的妙用详解

    在进行接口测试的时候,我们会调用多个接口发出多个请求,在这些请求中有时候需要保持一些共用的数据,例如cookies信息. 妙用1 requests库的session对象能够帮我们跨请求保持某些参数,也会在同一个session实例发出的所有请求之间保持cookies. 举个栗子,跨请求保持cookies,在命令行上输入下面命令: # 创建一个session对象 s = requests.Session() # 用session对象发出get请求,设置cookies s.get('http://ht

  • 基于python中pygame模块的Linux下安装过程(详解)

    一.使用pip安装Python包 大多数较新的Python版本都自带pip,因此首先可检查系统是否已经安装了pip.在Python3中,pip有时被称为pip3. 1.在Linux和OS X系统中检查是否安装了pip 打开一个终端窗口,并执行如下命令: Python2.7中: zhuzhu@zhuzhu-K53SJ:~$ pip --version pip 8.1.1 from /usr/lib/python2.7/dist-packages (python 2.7) Python3.X中: z

  • 在python中按照特定顺序访问字典的方法详解

    最近使用python写一些东西,在参考资料的时候发现字典是没有顺序的,那么怎么样按照一定顺序访问字典呐,我找到了一个小方法: 假设一个字典是: D = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} 如果我们要按照a, b, c的顺序访问字典,可以借助一个列表,比如说: L = list(D.keys()) L.sort() for key in L: print(key, 'is' D[key]) 输出为: a is 1 b is 2 c is 3 需要倒序的话只需使用倒序函数排

  • 对python中的控制条件、循环和跳出详解

    对python中的控制条件.循环和跳出详解 代码缩进(代码块): python用缩进表示代码块,没有其他语言的大括号 缩进是强制检查,整个代码缩进必须一致,否则无法运行 用2.4个空格或者tab缩进 ide自动保证缩进一致 If.elif和else的条件分支: if if...else if...elif..else 没有switch.case语法 空的列表.元祖.字符串.0都被评估为False None被评估为False 控制条件后面必须加":" a=100 if a > 80

  • 对python中的os.getpid()和os.fork()函数详解

    如下所示: import os import sys import time processNmae = 'parent' print "Program executing ntpid:%d,processNmae:%s"%(os.gitpid(),processNmae) #attempt to fork child process try: forkPid = os.fork() except OSError: sys.exit("Unable to create new

  • 对python中url参数编码与解码的实例详解

    一.简介 在python中url,对于中文等非ascii码字符,需要进行参数的编码与解码. 二.关键代码 1.url编码 对字符串编码用urllib.parse包下的quote(string, safe='/', encoding=None, errors=None)方法. 对json格式的参数名和值编码,用urllib.parse包下的 urlencode(query, doseq=False, safe='', encoding=None, errors=None, quote_via=qu

  • 对Python 中矩阵或者数组相减的法则详解

    最近在做编程练习,发现有些结果的值与答案相差较大,通过分析比较得出结论,大概过程如下: 定义了一个计算损失的函数: def error(yhat,label): yhat = np.array(yhat) label = np.array(label) error_sum = ((yhat - label)**2).sum() return error_sum 主要出现问题的是 yhat - label 部分,要强调的是一定要保证两者维度是相同的!这点很重要,否则就会按照python的广播机制进

  • python中的数组赋值与拷贝的区别详解

    具体的注解我已经写在了程序里面:通俗的解释了python里面的浅拷贝与深拷贝的不同,请看程序. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import copy as cp import matplotlib.pyplot as plt import time import math fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(241) # 定义一个多维数组 x = np.array([[1, 2, 3], [4,

随机推荐