前言
python对象对于修改这个行为，大家的操作方式都是不一样的。有些对象是可变类型，所以他就可以直接修改。其它的都是不可变类型，那我们要修改他时怎么办呢，这个时候就新生成的一个对象，然后将变量名指向这个新对象，修改动作就完成了。关于可变类型与不可变类型的一个特点，我们可以先看看一段奇怪的代码
In [1]: a = 'a'
In [2]: b = 'a'
In [3]: a is b
Out[3]: True
In [4]: a == b
Out[4]: True
In [5]: c = [1]
In [6]: d = [1]
In [7]: c is d
Out[7]: False
In [8]: c == d
Out[8]: TrueIn[1]:a='a'
In[2]:b='a'
In[3]:aisb
Out[3]:True
In[4]:a==b
Out[4]:True
In[5]:c=[1]
In[6]:d=[1]
In[7]:cisd
Out[7]:False
In[8]:c==d
Out[8]:True你有没有觉得，a b 明明都是不同的对象，但是使用a is b 的时候 竟然返回了true ，这里面就会深入到对象的别名，标识与相等性，先说回到可变类型与不可变类型
分类
不可变类型
int
float
decimal
complex
bool
string
tuple
range
frozenset
bytes
可变类型
list
dict
set
bytearray
user-defined classes (unless specifically made immutable)
有个简单的方式来区分这些类型，类似的容器类型的数据就是可变类型(list,set,dict)—我们就想像一个容器可以不停的注入内容，其它的基本都是不可变的类型，这里有几个特殊的
元组 tuple
frozenset
str
区分类型?有这个必要吗?
当然是显然的，虽然我们在实际的工程环节都会围绕整体的业务问题，很少去了解底层的原理，但是我们一旦涉及到优化，涉及到底层的时候就很有必要了解技术细节。举个例子，如何高效的拼接字符串，我想下面的代码大部分人都写过，包括我
In [13]: str_build = ''
In [14]: for p in 'aaabbbccc':
...: str_build = str_build + p
1
2
3
4
In[13]:str_build=''
In[14]:forpin'aaabbbccc':
...:str_build=str_build+p
事实上，这样的效率并不是很高。如上所言，我们知道str 是不可变类型，我们在拼接字符串的时候，实际上是生成了一个新的对象，然后在变量名指向他，随着拼接的次数越来越多，我们生成对象的操作次数也会越来越多，这样就很没有这个必要(C# 里面的StringBuilder 就是为了解决字符串拼接的)，那有效率的写法是怎样的呢
builder_list = []
for data in container:
builder_list.append(str(data))
"".join(builder_list)
### Another way is to use a list comprehension
"".join([str(data) for data in container])
### or use the map function
"".join(map(str, container))builder_list=[]
fordataincontainer:
builder_list.append(str(data))
"".join(builder_list)
### Another way is to use a list comprehension
"".join([str(data)fordataincontainer])
### or use the map function
"".join(map(str,container))我们通过使用列表，可以轻松的在本身对象的基础上修改内容，不会生成新对象来处理操作，这样就会节省内存
另外的一个我们会遇到关于可变类型的一个坑
def my_function(param=[]):
param.append("thing")
return param
my_function() # returns ["thing"]
my_function() # returns ["thing", "thing"]defmy_function(param=[]):
param.append("thing")
returnparam
my_function()# returns ["thing"]
my_function()# returns ["thing", "thing"]你会不会觉得，我去，不管我调用多少次，这丫不是应该就返回一个[‘thing’]回来吗？但是事实上你也看到了，因为可变对象一直都会引用同一段内容，我们在操作列表的时候都会对同一个列表操作，比如我们在函数体里面操作了一个set ,list ,或者 dict ，虽然我们没有返回内容，但是外部的内容还是会变的，所以我们要记得，不要给可变对象做为参数的时候加上默认值！
def my_function2(param=None):
if param is None:
param = []
param.append("thing")
return paramdefmy_function2(param=None):
ifparamisNone:
param=[]
param.append("thing")
returnparam结论
正确的区分可变类型与不可变类型，对于我们深入了解python是非常有帮助的，更多的关注技术细节，才能更好的拔高我们的技术水平
番外
我们在前言里面有提到的那个奇怪的问题，很显然，那是共享了字符串的字面量，这种Cpython里面一个优化策略，叫驻留(interning).CPython 还会在小的整数上使用这个优化措施，防止重复的创建”热门“数字，比如0，-1，和42等等，但是CPython不会驻留所有的字符串和整数。比如如下的代码
In [5]: c = 1
In [6]: d = 1
In [7]: id(c)
Out[7]: 4297514912
In [8]: id(d)
Out[8]: 4297514912
In [9]: e = 22569
In [10]: f = 22569
In [11]: e is f
Out[11]: False
In [12]: c is d
Out[12]: TrueIn[5]:c=1
In[6]:d=1
In[7]:id(c)
Out[7]:4297514912
In[8]:id(d)
Out[8]:4297514912
In[9]:e=22569
In[10]:f=22569
In[11]:eisf
Out[11]:False
In[12]:cisd
Out[12]:True所以千万不要依赖字符串或者整数的驻留！比较字符串或者整数是否相等的时，应该使用== 而不是is. 驻留是python 解释器内部使用的一个特性。
