Python 中的可变与不可变对象（简明解释）

Source: Dev.to

Introduction

本文解释了一个在 Python 中经常引起混淆的核心概念，尤其是在处理数据结构、递归和回溯时。 在 Python 中，对象可以根据其内部状态是否可以改变大致分为两类：

• 可变对象
• 不可变对象

理解这一区别对于编写正确且可预测的 Python 代码至关重要。

Mutable Objects

可变对象是指创建后其内容可以被更改的对象。 当你修改可变对象时：

• 内存中的同一对象被更新。
• 内存地址 不 改变。

常见的可变类型包括 list、set 和 dict。

a = [1, 2, 3]
a.append(4)
print(a)  # [1, 2, 3, 4]

在上面的例子中，a 仍然指向同一个列表，但列表的内容已在原地被修改。

Immutable Objects

不可变对象是指创建后其内容 不能 被更改的对象。 看似修改它们的任何操作实际上：

• 会创建一个新对象。
• 分配一个新的内存地址。

常见的不可变类型包括 int、float、str、tuple 和 frozenset。

x = 10
x = x + 1
print(x)  # 11

发生了什么

• 整数 10 并未被修改。
• 创建了一个新整数 11。
• x 现在指向这个新对象。

Effects of Mutability

对象的可变性会影响 Python 编程的多个方面：

• 函数参数 – 可变参数可以在函数内部被修改，从而影响调用者的变量。
• 递归和回溯 – 不可变对象使得推理状态变化更容易。
• 共享引用 – 多个变量可以引用同一个可变对象，导致意外的副作用。

Example: Mutable Argument

def add_item(lst):
    lst.append(100)

nums = [1, 2, 3]
add_item(nums)
print(nums)  # [1, 2, 3, 100]

列表 nums 在函数外部被改变，因为它是可变的。

Summary

• 可变对象（例如 list、set、dict）在创建后可以被更改，并保持相同的内存地址。
• 不可变对象（例如 int、float、str、tuple、frozenset）不能被更改；操作会产生具有新地址的新对象。

牢记可变与不可变的区别有助于避免许多常见错误，并节省大量调试时间。