Python 数据类型：可变与不可变

在 Python 中，数据类型可以分为两大类：可变数据类型和不可变数据类型。理解它们之间的区别对于编写高效且无 bug 的 Python 代码至关重要。

不可变数据类型是指一旦创建，其值就不能被修改的数据类型。任何尝试修改不可变对象的操作实际上都会创建一个新的对象。

Python 中常见的不可变数据类型包括：

你可能会疑惑，如果这些类型是不可变的，那我们平时修改变量的值是怎么做到的？实际上，当我们对一个变量重新赋值时，并不是修改了原来的对象，而是在内存中创建了一个新的对象，然后将变量指向这个新的对象。旧的对象如果没有被其他变量引用，就会被 Python 的垃圾回收机制回收。

示例：整数的不可变性

python

a = 10
print(f"a 的值: {a}, a 的内存地址: {id(a)}")

a = 20  # 重新赋值
print(f"a 的值: {a}, a 的内存地址: {id(a)}")

可以看到，当 a 的值从 10 变为 20 时，a 的内存地址也发生了变化。这证明了 int 类型是不可变的。

示例：字符串的不可变性

字符串也是不可变的。任何尝试修改字符串中字符的操作都会导致 TypeError 错误。

python

s = "Hello"
# s[0] = "J"  # 这行代码会报错：TypeError: 'str' object does not support item assignment

但是，我们可以通过重新赋值来创建一个新的字符串：

python

s = "Hello"
print(f"s 的值: {s}, s 的内存地址: {id(s)}")

s = "Jello" # 重新赋值
print(f"s 的值: {s}, s 的内存地址: {id(s)}")

同样，可以看到 s 的内存地址发生了变化。

可变数据类型是指创建后其值可以被修改的数据类型。修改可变对象的值不会创建新的对象，而是在原来的对象上进行修改。

Python 中常见的可变数据类型包括：

示例：列表的可变性

python

l = [1, 2, 3]
print(f"l 的值: {l}, l 的内存地址: {id(l)}")

l[0] = 0  # 修改列表中的元素
print(f"l 的值: {l}, l 的内存地址: {id(l)}")

可以看到，即使修改了 l 中的元素，l 的内存地址仍然没有发生变化。这证明了 list 类型是可变的。

示例：字典的可变性

python

d = {"a": "apple", "b": "boy"}
print(f"d 的值: {d}, d 的内存地址: {id(d)}")

d["c"] = "cat" # 添加新的键值对
print(f"d 的值: {d}, d 的内存地址: {id(d)}")

示例：集合的可变性

python

s = {"apple", "bat"}
print(f"s 的值: {s}, s 的内存地址: {id(s)}")

s.add("cat") # 添加新的元素
print(f"s 的值: {s}, s 的内存地址: {id(s)}")

理解可变和不可变数据类型对于编写高效、可预测的 Python 代码至关重要。在编写函数时，需要特别注意参数的可变性，以避免意外修改原始数据。例如，如果一个函数接受一个列表作为参数，并且修改了这个列表，那么调用者会发现原始列表也被修改了，这可能会导致意想不到的错误。

Python 数据类型：可变与不可变 ​