Pythonの可変vs不変のオブジェクト-AnalyticsVidhya

導入

Pythonは、オブジェクト指向のプログラミング言語（またはoop）です。私の前の記事では、その多才な性質を探りました。このため、Pythonはさまざまなデータ型を提供しており、これは可変性と不変のタイプに広く分類できます。ただし、好奇心Python開発者として、これらの概念がデータにどのように影響するのか疑問に思うことを願っています。データはどのようにメモリで処理および操作されますか？プログラムの品質にどのように影響しましたか？この記事は、Pythonの可変性と不変のオブジェクトの包括的な概要と、それらが効果的なプログラミングに重要である理由を提供します。整数、フロート、文字列など、リスト、辞書、セット、タプルなどなどの組み込みデータ型など、さまざまなPythonオブジェクト全体で、さまざまなPythonオブジェクト全体でどのように機能するかを探ります。

目次

• 無効性と不変性とは何ですか？
• Pythonの可変性と不変のオブジェクトとは何ですか？
• Pythonデータ型の比較分析
• メモリレベルではどうなりますか？
• オブジェクトの削除はどのように機能しますか？
• プログラムのパフォーマンスはどのように決定されますか？
• よくある質問

無効性と不変性とは何ですか？

高レベルの観点から見ると、可変性とは、作成後にオブジェクトを変更、変更、更新する能力を指します。これは、オブジェクトが可変である場合、新しいオブジェクトを作成せずに状態またはコンテンツを変更できることを意味します。

一方、不変性とは、オブジェクトが作成されると、その状態を変更/変更/更新できないことを意味します。これらのオブジェクトを変更すると、既存のオブジェクトを変更するのではなく、異なるメモリ割り当てを備えた新しいオブジェクトが作成されます。

Pythonの可変性と不変のオブジェクトとは何ですか？

以下の画像は、Pythonの豊富なデータ型を2つのカテゴリに分割できることを示しています。これは、可変性と不変のオブジェクトをさらに分割します。

Pythonデータ型の比較分析

組み込みのすべてのデータ型の比較を見てみましょう。

データ型	可変/不変	説明	使用事例
整数	不変	整数（例：1、-5、42）。	変更されない数値データを使用するときに使用します。
フロート	不変	小数点のある数字（例：3.14、-0.001）。	科学的計算、財務データなどに役立ちます。
ブール人	不変	論理値：trueまたはfalse。	条件チェック、論理操作。
文字列	不変	文字のシーケンス（例：「こんにちは」、「世界」）。	テキスト操作、ドキュメント処理などに使用されます。
タプル	不変	注文されたアイテムのコレクション（例（1、2、3））。	一定のデータに適しているため、辞書キーとして使用できます。
冷凍セット	不変	ユニークなアイテムの順序付けられていないコレクション、セットの不変バージョン。	セットが一定でハッシュ可能である必要がある場合に使用されます。
複雑な数字	不変	実際の部分と架空の部分を持つ数字（例：1 2J）。	科学的コンピューティング、信号処理などで使用されます。
リスト	可変	注文されたアイテムのコレクション（例：[1、2、3]）。	要素を頻繁に変更、追加、または削除する必要がある場合に使用します。
辞書	可変	キー価値のペアのコレクション（例：{“ name”：“ john”、“ age”：30}）。	関係、ルックアップ、データストレージのマッピングに最適です。
セット	可変	ユニークなアイテムの順序付けられていないコレクション（{1、2、3}など）。	メンバーシップテスト、重複の削除などに最適です。
カスタムオブジェクト（クラス）	可変/不変	動作は、クラスの定義方法に依存します（デフォルトでは変動可能）。	要件に基づくカスタマイズされた動作。可変性を制御できます。

これらの概念をよりパイソン的な方法で理解するには、これらを通過します -

1. プリミティブデータタイプは「不変」です -リンク
2. Pythonビルトインデータ構造は「可変」 -リンクです

これらの記事では、これらのデータ型の可変性と不変性、 「ID」関数、浅くて深いコピーなどについて説明しました。

注：ただし、この記事を読んだ後、これらのコードのみをチェックすることをお勧めします。この記事は、「メモリスペースの中で何が起こるか」の理解を高めます。

メモリレベルではどうなりますか？

メモリレベルで不変性を議論する場合、不変のオブジェクトを直接変更することはできません。不変のオブジェクトを変更するように見える操作は、メモリに変更された値を備えた新しいオブジェクトを作成します。可変オブジェクトは、以前に割り当てられた同じメモリを共有します。これらのオブジェクトの変更は所定の位置に発生し、新しい割り当てなしで既存のメモリコンテンツを変更します。

これをさらに調査する前に、まず、メモリからオブジェクトを削除することに関する2つの最も一般的な概念を理解しましょう。

1. 取引とは、システムが以前にオブジェクトで占められていたメモリを他の使用で解放し、利用できることを意味します。
2. Garbage Collectionは、特にサイクルで互いに参照するオブジェクトに対して、プログラムで使用されなくなったメモリを自動的に見つけて解放するPythonでのプロセスです。

オブジェクトの削除はどのように機能しますか？

Pythonのメモリ管理は、オブジェクトの削除を処理するために、参照カウントとゴミコレクターの2つの主要なことに依存しています。それらを1つずつ理解しましょう：

1. 参照カウント： Pythonは、各オブジェクトを指す参照の数を追跡します。これは参照カウントと呼ばれます。
2. 循環参照-ガベージコレクション： Pythonには、周期的な参照を処理するゴミコレクターもあります。時々、オブジェクトはループで互いを参照します。参照カウントがゼロに低下すると、オブジェクトが占有するメモリが扱われます。たとえば、オブジェクトAはオブジェクトBとオブジェクトBを参照します。オブジェクトA.プログラムの他の部分がこれらのオブジェクトを必要としない場合でも、それらの参照カウントは互いを参照するためゼロになりません。これは、ゴミコレクターが介入する場所です。

プログラムのパフォーマンスはどのように決定されますか？

パフォーマンスへの影響に関しては、可変性と不変性には大きな違いがあります。不変のデータ型は、一般にアクセスと処理に速くなります。 Pythonは、主にプログラム全体で小さな整数や文字列を使用している場合、不変のオブジェクトを再利用することにより、メモリ使用を最適化できます。

可変データ型はより柔軟ですが、動的メモリスペースのサイズ変更が必要なため、追加のオーバーヘッドを発生させる可能性があります。たとえば、Pythonのリストは、要素の追加や削除などの操作を実行しながら、サイズを成長および縮小できる方法で保存されるため、動的な配列です。

結論

結論として、Pythonで効率的で信頼できるコードを作成するには、可変性と不変のオブジェクトの違いを理解することが重要です。たとえば、不変性は、キー価値マッピングや同時プログラミングなど、データが変更されない場合の安全性を提供します。

逆に、プログラムの特定の部分にデータ構造の動的な更新が必要なシナリオでは、可変性が役立ちます。パフォーマンスと複雑さのトレードオフを理解するために不可欠なものをいつ使用するかを知るため、最終的には保守可能なプログラムの執筆につながります。

また、読む：Pythonビルトインデータ構造の包括的なガイド

よくある質問

Q1。 Pythonの可変性と不変のオブジェクトの違いは何ですか？

A.リストや辞書などの可変オブジェクトは、作成後にインプレース変更の柔軟性を提供します。一方、タプルや文字列などの不変のオブジェクトは、同じメモリ割り当てで作成後に変更することはできません。

Q2。なぜ弦はPythonで不変なのですか？

A.文字列は、メモリ使用量を最適化し、さまざまなプログラムパーツ間で安全な共有を可能にするために不可能です。これにより、頻繁に使用される文字列のメモリ使用量が削減され、マルチスレッド環境での文字列処理に関する推論が簡素化されます。

Q3。不変性はPythonのパフォーマンスにどのように影響しますか？

A.不変のオブジェクトは、メモリ内で管理しやすいため、パフォーマンスを高速化する可能性があります。 Pythonは不変のオブジェクトを再利用でき、新しいオブジェクトを作成するオーバーヘッドを繰り返し減らすことができます。これにより、メモリ管理の利点に関する洞察が追加されます。

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