什么是可变/不可变对象
不可变对象,该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候,由于其所指的值不能被改变,相当于把原来的值复制一份后再改变,这会开辟一个新的地址,变量再指向这个新的地址。
可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量(准确的说是引用)改变后,实际上是其所指的值直接发生改变,并没有发生复制行为,也没有开辟新的出地址,通俗点说就是原地改变。
Python中,数值类型(int和float)、字符串str、元组tuple都是不可变类型。而列表list、字典dict、集合set是可变类型。
还是看代码比较直观,看看set集合的代码:
abb = {1, 2, 3} acc = abb print(id(abb), id(acc)) acc.add(4) print(abb) # {1, 2, 3, 4} print(id(abb), id(acc)) # 相等
可变对象由于所指对象可以被修改,所以无需复制一份之后再改变,直接原地改变,所以不会开辟新的内存,改变前后id不变。
当然不可变对象就不是这样了, 可以和这个对比一下
abc = 3 dd = abc dd = 43 print(abc) # 3,并不随dd的改变而改变
但是如果是拷贝,就仅仅是将内容拷贝过去,传递的并是不引用。这在想使用列表的值又不想修改原列表的时候特别有用。
blist = alist[:] # or alist.copy() print(alist is blist) # False blist.append(4) print(alist) # 还是[1,2 ,3]没有变化
以上是python中set集合属于可变类型吗的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。


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