这篇文章主要介绍python不可变对象是什么,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
在python对象分类中已经介绍了python不可变对象、下面将列举实例,详细分析:
<强>不可变类型(数字,字符串,元组,不可变集合):不支持原处修改。强>
引用
在祝辞祝辞,a=345,, 在祝辞祝辞,b=a , 在祝辞祝辞,a is b , True , 祝辞祝辞祝辞
<强>在python一切皆是对象,而对象是通过引用传递的。强>在赋值时,不管这个对象是新创建的,还是一个已经存在的,都是将该对象的引用赋值给变量。故这里一个实际上和b是同一个对象,a是b为真的!
<强>数字类型(以int型为例)强>
一般,尝试修改数字对象,实际上是新建一个数字对象,如下所示。
#新建数字对象1000 在祝辞祝辞,id (1000) 53060472 l 1000 #新建数字对象 在祝辞祝辞y =, 1000 在祝辞祝辞,id (y) 53060328 l #尝试操作修改数字对象,实际上生成新的数字对象 在祝辞祝辞,y =, y + 1 在祝辞祝辞,y 在祝辞祝辞,id (y) 53058744 l
(1)但有一个特例,对于小整数[256]。考虑到小整数可能频繁使用,出于性能考虑,Python使用小整数对象缓冲池small_ints缓存了(-5257)之间的整数,该范围内的整数在Python系统中是共享的。小整数对象在py启动过程中初始化,这些个小整数对象的ob_refcnt不会改变且永远比;0,所以在vm运行过程中不会被销毁,所以起到了缓冲的作用。
(2)对于超出了(257)之间的其他整数,Python同样提供了专门的缓冲池(通用整数对象的缓冲池),供这些所谓的大整数使用,避免每次使用的时候都要不断的malloc分配内存带来的效率损耗。通过空闲列表,管理空闲空间。
(3) Python中int的对象就是c语言中长类型数值的扩展。
(4)整数对象回收时,内存并不会归还给系统,而是将其对象的ob_type指向free_list,供新创建的对象使用。
<强>字符串类型强>
比如对于不可变对象str,进行操作:
在祝辞祝辞,a =, & # 39; abc # 39; 在祝辞祝辞,id(一) 52053576 l #引用新生成的对象 祝辞祝辞祝辞,b =, a.replace(& # 39;一个# 39;& # 39;一个# 39;) 在祝辞祝辞,id (b) 47950704 l 在祝辞祝辞,id(一) 52053576 l 在祝辞祝辞,b & # 39;abc # 39;
要始终牢记的是,一个是变量,而& # 39;abc # 39;才是字符串对象!有些时候,我们经常说,对象一个的内容是& # 39;abc # 39;,但其实是指,一个本身是一个变量,它指向的对象的内容才是& # 39;abc # 39;。
<强>元组(元组)强>
当你定义一个元组时,在定义的时候,元组的元素就必须被确定下来。
最后来看一个“可变的“元组:
在祝辞祝辞,t =,(& # 39;一个# 39;,,& # 39;b # 39;,,(& # 39;一个# 39;,,& # 39;b # 39;]) 在祝辞祝辞,t (& # 39;一个# 39;,,& # 39;b # 39;,,(& # 39;一个# 39;,,& # 39;b # 39;]) 在祝辞祝辞,散列(t) Traceback (most recent call 最后一个): File 才能“& lt; pyshell # 179的在“,,line 1,拷贝& lt; module> ,,,哈希(t) 类型:TypeError: unhashable & # 39;列表# 39; 祝辞祝辞祝辞,t [2] [0],=, & # 39; x # 39; 在祝辞祝辞,t [2] [1],=, & # 39; y # 39; 在祝辞祝辞,t (& # 39;一个# 39;,,& # 39;b # 39;,, (& # 39; x # 39;,, & # 39; y # 39;])
表面上看,元组的元素确实变了,但其实变的不是元组的元素,而是列表的元素.tuple一开始指向的列表并没有改成别的列表,所以,元组所谓的“不变”是说,元组的每个元素,指向永远不变。即指向& # 39;一个# 39;,就不能改成指向& # 39;b # 39;,指向一个列表,就不能改成指向其他对象,但指向的这个列表本身是可变的!
理解了”指向不变”后,要创建一个内容也不变的tuple怎么做?那就必须保证元组的每一个元素本身也不能变。
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