Python可变对象与不可变对象深度解析：底层原理与函数传参机制

在编写Python程序时，若对可变对象和不可变对象的理解不够深入，极易引发各类细节错误。以下通过具体代码示例进行说明：

ab = {'a':1, 'b':2}
list1 = []
for i in range(2,5):
    ab['a'] = i
    list1.append(ab)
print(list1)     # [{'a': 4, 'b': 2}, {'a': 4, 'b': 2}, {'a': 4, 'b': 2}]

这段代码的预期结果看似应为[{‘a': 2, ‘b': 2}, {‘a': 3, ‘b': 2}, {‘a': 4, ‘b': 2}]，但实际输出中列表内所有字典的键a的值均变为最后一次迭代的值4。这一现象直接关联到Python中可变对象与不可变对象的核心概念。

首先，我们需要明确什么是对象？

在Python中，万物皆对象。每个对象都具备三个基本属性：内存地址、数据类型以及存储的值。

以语句 a=5 为例，这实际上是一个创建对象并建立引用的过程。Python首先在内存中创建一个值为5的对象，该对象拥有独立的内存地址空间，随后变量a指向（引用）该对象。

接下来探讨可变对象与不可变对象的定义。

若对象在值发生变化时，其内存地址保持不变，则该对象属于可变类型。

若对象在值发生变化时，其内存地址随之改变，则该对象属于不可变类型。

众所周知，Python中的常见可变对象包括：列表（List）、字典（Dict）和集合（Set）。

而常见的不可变对象包括：元组（Tuple）、字符串（String）和数值类型（Number）。

以下代码示例能更直观地解释可变对象与不可变对象的行为差异：

当Python引用不可变对象时，会检查该对象是否已存在。若对象已创建，变量将直接引用该现有对象，而不会申请新的内存空间。

a = 5
b = 5
# 此时a和b都引用了对象5，所以地址一样
print(id(a), id(b))         # 1662825664 1662825664
# 对象发生了变化，a改变了引用，地址也发生了变化
a = 6
print(id(a), id(b))     # 1662825696 1662825664

当引用可变对象时，若对象值发生修改，其原始内存地址保持不变。

list1 = [1,2,3,4]
list2 = [1,2,3,4]
print(id(list1), id(list2))   #1754039591880  1754040417288
list1.append(5)
print(id(list1), id(list2))   #1754039591880  1754040417288

需注意：若执行 list2 = list1，则list1和list2将指向相同的内存地址。这仅是为同一对象赋予了不同的变量名。

list1 = [1,2,3,4]
list2 = list1
print(id(list1), id(list2))   #2272617112520 2272617112520
list1.append(5)
print(id(list1), id(list2))   # 2272617112520 2272617112520

那么，为何列表是可变的，而字符串或数值型是不可变的？这需要深入探究Python数据类型的底层实现机制。

List的底层实现机制。

List通过引用数组来存储列表元素。

简而言之，List在内存中开辟了一块连续的空间，用于存储指向各个元素的指针（地址）。因此，List中存储的是元素的地址，而非元素的具体值。

Dict的底层实现机制。

Dict通过稀疏数组（散列表）来实现值的存储与访问。

1. 字典的创建过程。

• 首先创建一个散列表（即稀疏数组，支持动态扩容）。
• 调用hash()函数计算键的散列值。
• 根据计算出的散列值，确定该键值对在散列表中的存储位置。
• 在确定的位置上存入对应的值。

2. 字典的访问过程。

• 计算要访问的键的散列值。
• 根据散列值及特定规则，确定该键在散列表中的位置。
• 读取该位置存储的值并返回。

字符串的底层实现机制。

字符串通过紧凑数组实现存储。

字符串数据在内存中连续存放，具有较高的空间利用率。因此，字符串被设计为不可变类型。

原因在于：每个字符的大小固定，导致字符串的总大小也是固定的。系统可以预先分配一个固定大小的空间给字符串，从而保证不可变性。

此外，补充关于函数传递参数方式的说明。

值传递机制。

当主函数向被调用函数传递不可变类型的参数时，实际上是将实参的拷贝（即临时副本）传递给被调用函数。并非传递实参本身，因此被调用函数无法直接修改主调函数中变量的值，只能修改其私有的临时副本。

引用传递机制。

当主函数向被调用函数传递可变类型的参数时，实际上是将实参的引用（地址）传入调用函数。对引用的操作等同于对原对象的操作。

需注意以下两种常见情况：

list1 = [1,2,3,4]
def solution(list1):
    list1 = [1,2,3,4,5]
    return list1
solution(list1)
print(list1)      # [1,2,3,4]

list1 = [1,2,3,4]
def solution(list1):
    list1.append(5)
    return list1
solution(list1)
print(list1)      # [1,2,3,4,5]

第一种情况：若在函数内部使用“=”进行赋值，这相当于重新创建了一块内存空间存放新对象，并将局部变量list1指向该新对象。因此，全局作用域中的list1并未发生改变。

第二种情况：若使用append方法，即直接修改原对象的值，这属于对原对象的操作，因此全局列表会被修改。

参考：

Python 类、对象、数据分类、函数参数传递的理解

一篇文章教你掌握python数据类型的底层实现

总结

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