Python 可变 & 不可变数据类型

文章介绍了 Python 中的可变和不可变数据类型，包括整数、浮点数、布尔值、字符串、元组、冻结集合、列表、字典和集合。讨论了不可变类型如何提高程序运行效率和保证数据安全性，以及可变类型如何通过动态调整内存空间来管理数据。文章还解释了为什么不可变类型是字典键的要求，并分析了不可变和可变类型的实现机制。

在 Python 语言中，数据类型大致可以分为可变和不可变两种。以下是它们的一些例子：
不可变数据类型：

• 整数（int）：如 2、3、4、5。
• 浮点数（float）：如 2.3、4.6、5.0。
• 布尔（bool）：True 或 False。
• 字符串（str）：如 ‘hello’、’world’。
• 元组（tuple）：如 (1, 2, 3)。元组内的元素不可变。
• 冻结集合（frozenset）：如 frozenset([1,1,2,3,4])。

可变数据类型：

• 列表（list）：如 [1, 2, 3]。列表元素可以增加或删除。
• 字典（dict）：如 {‘name’: ‘Tom’, ‘age’: 20}。字典的键值对可以新增或修改。
• 集合（set）：如 {1,2,3,4}。集合元素可以增加或删除。

需要注意的是，不可变并不代表赋值以后就不能改变了，里面的值可以改变，就比如元组，元组一旦创建就不能改变，但是如果元组里面嵌套的是一个列表就能改变了，因为改变的是列表。就像家的门是不能换的，但是家里的人是可以随时变的

Python 中的不可变类型和可变类型都有各自的重要性，二者的存在使得 Python 在处理不同的数据时更加灵活。

为什么要有不可变类型：

1. 提高程序运行效率：由于 Python 的不可变类型在被创建后不允许修改，这意味着可以预先知道它们的长度，位置等信息，这为底层优化提供了可能，可以大大提高程序的运行速度。
2. 保证数据安全性：不可变类型的数据不能被修改，可以放心地传递和使用，不用担心被误修改，增加代码的稳定性和可靠性。
3. 作为字典的键：在 Python 中，字典的键需要是可哈希的，也就是不可变的，所以不可变类型的对象可以作为字典的键。

不可变类型是如何实现的：

不可变类型的实现基于 Python 的内存管理机制，当你创建了一个不可变类型的对象后，Python会为其分配一个固定的内存空间来保存它，该空间的内容是不可以改变的。如果你尝试去更改这个对象的值，Python 实际上是创建了一个新的对象和新的内存，而旧的内存块如果没有引用会被 Garbage Collector 回收。

可变类型是如何实现的：

对于可变类型的对象，Python 在初始化时并不会立即分配内存来存储值，而是为其创建一个可动态调整大小的内存空间，当你向其中添加元素时，Python 会改变这个空间的大小。如果你尝试更改它，Python 将在原地修改，而不是创建新的对象。

"可动态调整大小的空间"是指计算机内存中的一块特定区域，它可以根据实际存储需要进行动态的扩展和收缩。
对于像列表或字典这样的可变类型数据结构，它们会预分配一些额外的存储空间用于存储未来可能加入的元素。当这些预分配的空间不足以存放新的元素时，Python会重新分配一块更大的空间，并将原来的元素复制到新的空间中。这个新的空间通常是原来空间的两倍大小，这也是为什么列表和字典的增长是非线性的。
同时，当列表或字典中的元素被删除，空间利用率降低后，Python可能会收缩这块空间，释放不用的内存。
总的来说，"可动态调整大小的空间"就是用来优化数据存储，有效利用和管理计算机内存的一种策略。

测试

def ed(args):
    if type(args) == list:
        args.append('world')
    if type(args) == dict:
        args['b'] = 'world'
    if type(args) == int:
        args = args + 1


ed(a1)
ed(a2)
ed(a3)

print(a1)
print(a2)
print(a3)


--> 输出
123
['123', 'world']
{'a': 123, 'b': 'world'}