Python入门之python可变对象与不可变对象
Python入门之python可变对象与不可变对象
本文分为如下几个部分
- 概念
- 地址问题
- 作为函数参数
- 可变参数在类中使用
- 函数默认参数
- 类的实现上的差异
概念
可变对象与不可变对象的区别在于对象本身是否可变。
python内置的一些类型中
- 可变对象：list dict set
- 不可变对象：tuple string int float bool
举一个例子
# 可变对象
>>> a = [1, 2, 3]
>>> a[1] = 4
>>> a
[1, 4, 3]
# 不可变对象
>>> b = (1, 2, 3)
>>> b[1] = 4
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment上面例子很直观地展现了，可变对象是可以直接被改变的，而不可变对象则不可以。
地址问题
下面我们来看一下可变对象的内存地址变化
>>> a = [1, 2, 3]
>>> id(a)
2139167175368
>>> a[1] = 4
>>> id(a)
2139167175368我们可以看到，可变对象变化后，地址是没有改变的
如果两个变量同时指向一个地址
1.可变对象
>>> a = [1, 2, 3]
>>> id(a)
2139167246856
>>> b = a
>>> id(b)
2139167246856
>>> a[1] = 4
>>> a
[1, 4, 3]
>>> b
[1, 4, 3]
>>> id(a)
2139167246856
>>> id(b)
2139167246856我们可以看到，改变a则b也跟着变，因为他们始终指向同一个地址
2.不可变对象
>>> a = (1, 2, 3)
>>> id(a)
2139167074776
>>> b = a
>>> a = (4, 5, 6)
>>> a
(4, 5, 6)
>>> b
(1, 2, 3)
>>> id(a)
2139167075928
>>> id(b)
2139167074776我们可以看到，a改变后，它的地址也发生了变化，而b则维持原来的地址，原来地址中的内容也没有发生变化。
作为函数参数
1.可变对象
>>> def myfunc(l):
... l.append(1)
... print(l)
...
>>> l = [1, 2, 3]
>>> myfunc(l)
[1, 2, 3, 1]
>>> l
[1, 2, 3, 1]我们可以看到，可变对象作为参数传入时，在函数中对其本身进行修改，是会影响到全局中的这个变量值的，因为函数直接对该地址的值进行了修改。
2.不可变对象
>>> def myfunc(a):
... a += 1
... print(a)
...
>>> a = 2
>>> myfunc(a)
3
>>> a
2对于不可变对象来说，虽然函数中的a值变了，但是全局中的a值没变，因为函数中的a值已经对应了另外一个地址，而全局中的a值指向的原来地址的值是没有变的。
3.总结
python中向函数传递参数只能是引用传递，表示把它的地址都传进去了，这才会带来上面的现象。
有的编程语言允许值传递，即只是把值传进去，在里面另外找一个地址来放，这样就不会影响全局中的变量。
可变参数在类中使用
我们直接来看下面这个例子
class Myclass:
def __init__(self, a):
self.a = a
def printa(self):
print(self.a)运行如下
>>> aa = [1,2]
>>> my = Myclass(aa)
>>> my.printa()
[1, 2]
>>> aa.append(3)
>>> my.printa()
[1, 2, 3]我们可以看到，类中的变量和全局变量地址依然是共用的，无论在哪里修改都会影响对方。
其实这个特性也不能说是一个弊端，利用这一点可以进行一些很方便的操作，比如两个线程同时操作一个队列，我们不用设置一个global队列，只要将队列这个可变对象传入类之中，修改就会自动同步。
下面这个生产者消费者例子就是这样
import time
import threading
import random
from queue import Queue
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
def run(self):
while True:
random_integer = random.randint(0, 100)
self.queue.put(random_integer)
print('add {}'.format(random_integer))
time.sleep(random.random())
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
def run(self):
while True:
get_integer = self.queue.get()
print('lose {}'.format(get_integer))
time.sleep(random.random())
def main():
queue = Queue()
th1 = Producer(queue)
th2 = Consumer(queue)
th1.start()
th2.start()
if __name__ == '__main__':
main()将queue传入两个类中，在两个类中随意更改，自动在两个类间同步。
函数默认参数
函数默认参数一定要设定为不可变参数，否则会引发一些错误，我们来看下面一个例子
>>> def myfunc(l=[]):
... l.append('add')
... print(l)
...
>>> myfunc([1, 2, 3])
[1, 2, 3, 'add']
>>> myfunc(['a', 'b'])
['a', 'b', 'add']上面代码是正常运行的，我们来看下面这些
>>> myfunc()
['add']
>>> myfunc()
['add', 'add']
>>> myfunc()
['add', 'add', 'add']按理说应该每次都是['add']，但是现在出现了意想不到的错误。
这是因为l = []是在函数定义时就确定下来的了，所以之后每次调用这个函数，使用的l都是同一个，如果不指定这个参数的新值，就会出现上面这个问题。
上面这个l可以默认设置为None，这就是一个不可变对象。
类的实现上的差异
其实list tuple里的这些元素都相当于类的属性，修改他们相当于修改类的属性。
正常定义一个类它的属性是可以正常访问和修改的，所以那些类的实例都是可变对象。
我们只要定义一个类，不允许它修改属性，就可以创建一个不可变对象。
这就要使用python的魔法方法，主要有两种方法
- 设置
__setattr__直接抛出异常，即只要想设置属性值，就会抛出异常 - 设置
__slot__限制属性的访问，如果属性都不能访问了，那就肯定不能修改
更细节的实现可以参考stackoverflow上的回答