python中的可變與不變的物體 - 分析vidhya

介紹

Python是一種面向對象的編程語言（或OOPS）。在我的上一篇文章中，我們探索了它的多功能性。因此，Python提供了多種數據類型，可以將其大致分為可變且不變的類型。但是，作為一個好奇的Python開發人員，我希望您也想知道這些概念如何影響數據。如何在內存中處理和操縱數據？它如何影響該計劃的質量？本文將為Python中的可變與不變對象提供全面的概述，以及為什麼它們對於有效的編程至關重要。我們將探討如何在不同的python對像上進行可突變性和不變性，例如整數，浮點，字符串等諸如原始數據類型以及內置的數據類型，例如列表，詞典，集合，元組等。

目錄

• 什麼是突變性與不變性？
• Python中有什麼可變的與不變的物體？
• Python數據類型的比較分析
• 在內存級別會發生什麼？
• 對象的刪除如何工作？
• 如何確定程序的性能？
• 常見問題

什麼是突變性與不變性？

從高級的角度來看，Mustability是指創建後要修改，更改或更新的任何對象的能力。這意味著，如果一個對像是可變的，則可以在不創建新對象的情況下更改其狀態或內容。

另一方面，不變性意味著一旦創建對象，就無法更改/修改/更新其狀態。對這些對象的任何更改都會創建一個具有不同內存分配的新對象，而不是更改現有對象。

Python中有什麼可變的與不變的物體？

下圖顯示，Python的豐富數據類型可以分為兩類：可變和不可變的對象，然後將其進一步劃分。

Python數據類型的比較分析

讓我們看看所有內置數據類型之間的比較：

數據類型	可變/不變	描述	用例
整數	不變	整數（例如，1，-5，42）。	使用不更改的數值數據時使用。
浮子	不變	具有小數點的數字（例如3.14，-0.001）。	對於科學計算，財務數據等有用。
布爾人	不變	邏輯值：真或錯誤。	條件檢查，邏輯操作。
字符串	不變	字符序列（例如，“ Hello”，“ World”）。	用於文本操作，文檔處理等。
元組	不變	訂購項目的收集（例如（1，2，3））。	適用於恆定數據，可以用作字典鍵。
冷凍套裝	不變	無序的獨特物品集合，一個不變的版本。	在該集合需要恆定且可懸浮的情況下使用。
複雜數字	不變	具有真實和虛部的數字（例如1 2J）。	用於科學計算，信號處理等。
列表	可變	有序收集項目（例如[1，2，3]）。	當您需要修改，添加或刪除元素時，請使用。
字典	可變	鑰匙值對的集合（例如，{“名稱”：“ John”，“ Age”：30}）。	映射關係，查找和數據存儲的理想選擇。
套	可變	唯一項目的無序集合（例如{1，2，3}）。	最好用於會員測試，刪除重複項等。
自定義對象（類）	可變/不變	行為取決於類的定義方式（默認情況下可變）。	根據要求量身定制的行為；可以控制突變性。

要以更柔和的方式理解這些概念，請仔細研究這些概念 -

1. 原始數據類型是“不變的” -鏈接
2. Python內置數據結構是“可變的” -鏈接

在這些文章中，我討論了這些數據型， “ ID”功能，淺層和深拷貝等的可突出性和不變性，以及代碼。

注意：但是，我建議在閱讀本文後僅檢查這些代碼。本文增強了您對“內存空間內會發生什麼？”的理解。

在內存級別會發生什麼？

在討論內存級別的不變性時，無法直接更改一個不變的對象。任何似乎修改不變對象的操作都會在內存中創建具有修改值的新對象。可變對象共享先前分配的相同內存。這些對象的更改發生在適當的位置，修改現有內存內容而無需新的分配。

在進一步探索之前，讓我們首先了解有關從內存刪除對象的兩個最常見的概念。

1. DealLocation意味著系統釋放並提供其他用途，以使用對像先前佔用的內存。
2. 垃圾收集是Python中的一個過程，它會自動找到並釋放程序不再使用的內存，尤其是對於在周期中相互引用的對象。

對象的刪除如何工作？

Python的內存管理依賴於兩個主要因素，即參考計數和垃圾收集器，以處理對象的刪除。讓我們一個人了解它們：

1. 參考計數： Python跟踪指向每個對象的引用數量。這稱為參考計數。
2. 循環參考-垃圾收集： Python還有一個處理環狀引用的垃圾收集器。有時，對像在循環中互相引用。當參考計數降至零時，對象佔據的內存將被劃分。例如，對象A引用對象B和對象B引用對象A。即使程序的其他部分不需要這些對象，它們的參考計數也永遠不會降至零，因為它們相互引用。這是垃圾收集器介入的地方。

如何確定程序的性能？

就性能的影響而言，可突變性和不變性具有顯著差異。不變的數據類型通常更快地訪問和處理。 Python可以通過重複不變的對象來優化內存使用量，主要是在程序中使用小整數和字符串。

可變的數據類型更靈活，但由於需要調整動態內存空間的需要，因此可以產生更多的開銷。例如，python中的列表是動態數組，因為它們以一種使它們在執行操作（例如添加或刪除元素）時的大小增長和縮小的方式存儲。

結論

總之，了解可變物體和不變對象之間的差異對於在Python中編寫有效和可靠的代碼至關重要。例如，不變性提供了安全性不應更改的安全性，例如在鍵值映射或併發編程中。

相反，在程序的該特定部分需要動態更新數據結構的情況下，Mustability在情況下是有幫助的。知道何時使用對理解績效和復雜性權衡的必不可少的東西，最終導致編寫可維護的程序。

另請閱讀：Python內置數據結構的綜合指南

常見問題

Q1。 Python中可變的與不變的物體之間有什麼區別？

答：像列表或詞典一樣，可變的對象具有創建後就地修改的靈活性。同時，在同一內存分配中創建後，不變的對象（例如元組或字符串）無法更改。

Q2。為什麼在Python中不可變的字符串？

答：字符串是不變的，可以優化內存使用情況並允許在不同程序零件上進行安全共享。這減少了常用字符串的內存使用量，並簡化了有關在多線程環境中弦樂處理的推理。

Q3。不變性如何影響Python的性能？

答：不變的對象可以導致更快的性能，因為它們在內存中易於管理。 Python可以重複使用不變的對象，從而降低反复創建新對象的開銷。這增加了對內存管理優勢的見解。

以上是python中的可變與不變的物體 - 分析vidhya的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！