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这篇文章将为大家详细讲解有关Python的不可变类型有哪些，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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Python 中有一些容易忽略的不可变类型 Str、Integer、None、Tuple
# 错误演示
In [45]: def demo(lst = []):
....: lst.append("hello")
....: return lst
....:
In [46]: demo()
Out[46]: ['hello']
In [47]: demo()
Out[47]: ['hello', 'hello']廖雪峰的 Python 教程有提到这一块，但并没有太细致。在这里，由于 lst 是一个可变参数，而 demo 在初始化时 lst 参数指向一个 [] 的内存空间，之后每一次调用，[] 这个内存空间都 append 一个「hello」，而由于 lst 依然指向这个内存空间，所以就会看到 demo 函数调用的奇怪现象，解决问题的办法就是引入不可变类型。
＃正确演示
In [54]: def demo(lst = None):
....: lst = []
....: lst.append("hello")
....: return lst
....:
In [55]: demo()
Out[55]: ['hello']
In [56]: demo()
Out[56]: ['hello']在正确演示中，将 lst 初始化为 None, 这样 lst 就是一个不可变参数，但是不能直接对 lst 直接使用 append，因为只有 list 才有 append 方法，因此需要将 lst 进行真正的初始化 lst = []
可变类型和不可变类型是一个很容易忽略的知识点，在这里深入进行研究，下面例举常见的不可变类型和可变类型。
不可变「mutable」类型：
int, long, float, string, tuple, frozenset
可变类型「immutable」类型：
list, dict
Python中所有变量都是值的引用，也就说变量通过绑定的方式指向其值。 而这里说的不可变指的是值的不可变。 对于不可变类型的变量，如果要更改变量，则会创建一个新值，把变量绑定到新值上，而旧值如果没有被引用就等待垃圾回收。下面用 int 和 list 分别作为代表进行讲解。
＃不可变类型 In [31]: id(1),id(2) Out[31]: (4477999936, 4477999968) In [32]: a = 1 In [33]: id(a) Out[33]: 4477999936 In [34]: # 当a赋一个新值时,变量a会绑定到新值上 In [35]: a = 3 In [36]: id(a) Out[36]: 4478000000 ＃可变类型 In [38]: lst = [0] In [39]: id(lst) Out[39]: 4493976328 In [40]: lst = [0,1] In [41]: id(lst) Out[41]: 4499600328
表面上看可变类型，python 似乎实现了不同类型的管理方式，其实不是的。其实 lst 代表地址，它引用的 lst[0], lst[1] 的内存地址其实是变了的，因为 lst[i] 就是 int(此处)，而 int 就是不可变类型。
关于Python的不可变类型有哪些就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
