Python неизменяемые типы данных: Синтаксис Python: изменяемые и неизменяемые типы данных | PyNSK

Содержание

Синтаксис Python: изменяемые и неизменяемые типы данных | PyNSK

Все типы данных в Python относятся к одной из 2-х категорий: изменяемые (mutable) и неизменяемые (unmutable).

Многие из предопределённых типов данных Python — это типы неизменяемых объектов:

  • числовые данные (int, float, complex)
  • символьные строки (class ‘str’)
  • кортежи (tuple)

Другие типы определены как изменяемые:

  • списки (list)
  • множества (set)
  • словари (dict).

Вновь определяемые пользователем типы (классы) могут быть определены как неизменяемые или изменяемые.

Изменяемость объектов определённого типа является принципиально важной характеристикой, определяющей, может ли объект такого типа выступать в качестве ключа для словарей (dict) или нет.

Подробнее по ссылке — https://www. ibm.com/developerworks/ru/library/l-python_details_02/

Date
Categories Синтаксис Python Tags типы данных Share on Twitter Share on Facebook
Предлагаем почитать:

Списки в Python: изменяемость, доступ к элементам

Список представляет собой последовательность в Python. Словарное значение списка — «некоторое количество связанных элементов или имен, написанных или напечатанных последовательно».

Мы часто используем списки и в повседневной жизни (например, составление списка покупок), и в программах (например, создание списка простых чисел). Мы составляем списки всякий раз, когда хотим сгруппировать определенные элементы по определенным критериям.

Список в Python предоставляет те же функциональные возможности, позволяющие группировать элементы с возможностью произвольного доступа к каждому элементу, изменения каждого элемента, добавления или удаления элемента из него.

Итак, начнем с создания списка.

list1 = [1,2,3,4,5]
>>> list1
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> type(list1)
<type 'list'>

type() — это функция в Python, которая возвращает тип объекта переменной.

Создать список в Python очень просто. Вы можете сделать это двумя способами. Первый: заключить в квадратные скобки элементы, которые мы видели в приведенном выше примере. Другой — использовать функцию list().

>>> list1 = list([1,2,3,4,5])
>>> list1
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> type(list1)
<type 'list'>

У списков есть интересная особенность: они хранят ссылки на объекты или элементы в нем. Таким образом, при переназначении списка на другую переменную Python изменяет только ссылку, а не создает новый объект списка.

# id() function returns the object id.
>>> id(list1) 4426491160 >>> list2 = list1 >>> id(list2) 4426491160

Мы видим, что обе переменные ссылаются на один и тот же объект. Это очень сильно ускоряет выполнение программы. Список — это глобальная переменная, то есть, когда вы объявляете список и передаете его функции в качестве аргумента, а не копируете и передаете функции, Python передает ссылку на список.

Доступ к элементам

Python назначает индекс каждому из элементов списка, нумерация идет с нуля. Итак, если вы хотите получить доступ к определенному элементу в списке, вы можете обратиться к нему по его индексу. Для этого вы должны знать индекс элемента. Впрочем, даже если вы этого не знаете, не беспокойтесь, для этого есть одно решение. Но пока давайте попробуем получить доступ к элементам по их индексу.

>>> list1
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> print(list1[0])
1
>>> print(list1[2])
3
>>> print(list1[1])
2

Python выбросит IndexError, если вы передадите индекс, который не связан со списком, или если этот индекс не ссылается на объект.

>>> list1
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> print(list1[9])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
>>>

Бывают ситуации, когда вы знаете, к какому элементу вы хотите получить доступ, но не знаете его индекс. В таких ситуациях вы можете найти этот элемент в соответствующем списке, а функция поиска (функция index() в случае списков) возвращает индекс этого элемента.

>>> list1
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> list1.index(2)
1 // index of 2

Поведение списков при изменении

Список как тип данных относится к категории изменяемых структур данных. Слово

«изменяемый» означает, что вы можете вносить любые изменения в структуру данных даже после ее определения. Итак, какие изменения вы можете произвести по отношению к списку? Вы можете обновить, добави

Изменяемые и неизменяемые объекты в Python

Перевод статьи Mutable vs Immutable Objects in Python.

Все значения в Python это объекты. Объекты делятся на изменяемые и неизменяемые.

Каждая переменная ссылается на экземпляр объекта. При создании, объекту присваивается уникальный идентификатор (object id) и тип объекта. Тип объекта не меняется после создания, но может изменится состояние объекта. Изменяемые объекты меняют своё состояние после создания, а неизменяемые сохраняются в том виде в котором были созданы.

Встроенные неизменяемые типы: int, float, bool, str, tuple

, unicode. Встроенные изменяемые типы list, set, dict. Пользовательские классы обычно изменяемы. Для имитирования неизменяемости переопределите методы изменения и удаления значений чтобы они возвращали исключение.

Чтобы узнать ссылается ли переменная на изменяемый или неизменяемый рассмотрим подробнее функции id() и type().

Функции id и type

Встроенная функция id() возвращает числовой идентификатор объекта. Обычно это число соответствует месту нахождения объекта в памяти, однако это относится к особенностям реализации интерпретатора Python и зависит от платформы. Оператор is сравнивает идентификаторы двух объектов.

Встроенная функция type()

возвращает тип объекта. Рассмотрим два примера.

# Пример 1 >>> x = «Holberton» >>> y = «Holberton» >>> id(x) 140135852055856 >>> id(y) 140135852055856 >>> print(x is y) »’comparing the types»’ True

# Пример 1

>>> x = «Holberton»

>>> y = «Holberton»

>>> id(x)

140135852055856

>>> id(y)

140135852055856

>>> print(x is y) »’comparing the types»’

True

# Пример 2 >>> a = 50 >>> type(a) <class: ‘int’> >>> b = «Holberton» >>> type(b) <class: ‘string’>

# Пример 2

>>> a = 50

>>> type(a)

<class: ‘int’>

>>> b = «Holberton»

>>> type(b)

<class: ‘string’>

Проверим, с помощью этих функций, какие типы являются изменяемыми, а какие нет.

Изменяемые и неизменяемые объекты

Изменяемые объекты могут изменять свое состояние или содержимое, неизменяемые не могут. Практический пример проверки на изменяемость:

Python для лаборатории | Изменяемые и неизменяемые объекты

от Акилеса Караттино 23 августа 2018 г. изменчивый уп неизменный объекты

Люди, начинающие программировать на Python, быстро обнаруживают существование списков и кортежей. Оба определены одинаково и выглядят одинаково. Иногда они даже используются как взаимозаменяемые. Таким образом, возникает очевидный вопрос: почему у нас есть два разных типа элементов для одной и той же цели? Ответ заключается в понимании различий между

изменяемыми и неизменяемыми типами данных в Python.

Даже после программирования приложений Python в течение некоторого времени может оказаться трудным выбор между списками или кортежами. Иногда последствия приводят к появлению неясных ошибок, которые очень трудно найти и исправить. В этой статье мы обсудим различия между списками и кортежами или, в более общем смысле, изменяемые и неизменяемые типы данных и то, как их можно использовать в наших программах.

Списки и кортежи

В Python, когда мы хотим определить список, мы можем сделать следующее:

  >>> var1 = [1, 2, 3]  

И мы можем получить его элементы по их положению:

  >>> var1 [0]
1
>>> var [1]
2  

Если мы хотим заменить значение элемента, мы можем сделать следующее:

  >>> var1 [0] = 0
>>> var1 [0]
0  

Мы можем сделать то же самое с кортежем, в определении которого используется () вместо [] :

  >>> var2 = (1, 2, 3)
>>> var2 [0]
1  

Однако, если мы попытаемся изменить значение элемента, мы получим ошибку:

  >>> var2 [0] = 0
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: объект 'tuple' не поддерживает присвоение элемента  

Это первое важное различие между списком и кортежем. После определения кортежи не могут изменять свои значения, но списки могут. В этом смысле мы можем сказать, что кортежи — это неизменяемых , а списки — изменяемые . Решение о том, когда использовать тот или иной вариант, будет зависеть от приложения. Следует учитывать одно отличие: кортежи работают очень быстро, когда нам нужно получить доступ к их значениям. Тем не менее, списки намного эффективнее используют память, если нам когда-нибудь понадобится их расширить на более позднем этапе.

Возможность изменять переменную после ее определения — вот что делает объекты изменяемыми или неизменяемыми.Кортежи и списки — это только первые примеры. Мы можем глубже понять, как работает Python.

Изменяемые и неизменяемые типы данных

Вдохновленные превосходной статьей, написанной Лучано Рамальо, мы можем рассматривать переменные в Python как метки, а не как блоки. В Python переменная — это метка, которую мы присваиваем объекту; это то, как мы, люди, должны это идентифицировать. Однако важны данные, лежащие в основе метки, ее значение и тип.

Полезным инструментом для понимания этой концепции является функция id .Мы можем применить его к любой переменной, и она вернет свою идентичность. Если мы хотим быть уверены в том, что имеем дело с одним и тем же объектом, мы можем проверить, одинаково ли значение, возвращаемое идентификатором id . Мы можем сделать следующее:

  >>> var1 = [1, 2, 3]
>>> var2 = (1, 2, 3)
>>> идентификатор (var1)
44045192
>>> идентификатор (var2)
43989032  

Легко видеть, что обе переменные имеют разные идентичности. Теперь мы можем расширить список и кортеж некоторыми новыми значениями и проверить, совпадают ли их идентификаторы:

  >>> var1 + = [4, 5]
>>> var2 + = (4, 5)
>>> print (var1)
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> print (var2)
(1, 2, 3, 4, 5)
>>> идентификатор (var1)
44045192
>>> идентификатор (var2)
30323024  

Приведенный выше код уже показывает кое-что интересное: мы добавили одинаковые значения как к списку ( var1, ), так и к кортежу ( var2 ). Однако, если мы спросим их идентификатор, мы увидим, что var1 не изменил свой идентификатор, а var2 имеет новый. Это означает, что мы расширили список, но создали совершенно новый кортеж. Это одна из причин, почему управление памятью более эффективно для списков, чем для кортежей, когда мы пытаемся их расширить.

Кортежи — не единственный неизменяемый тип данных в Python. Тем не менее, они являются отличным инструментом для изучения, потому что их можно напрямую сравнивать со списками, которые можно изменять.Другие неизменяемые типы данных:

  1. внутренний
  2. поплавок
  3. десятичное
  4. комплекс
  5. булев
  6. строка
  7. кортеж
  8. диапазон
  9. морозильник
  10. байтов

Возможно, мы не думали об этом раньше, но когда мы присваиваем переменной целое число, число с плавающей запятой и т. Д., Ее нельзя заменить. Мы можем проверить это, проверив этот код:

  >>> var1 = 1
>>> идентификатор (var1)
1644063776
>>> var1 + = 1
>>> идентификатор (var1)
1644063808  

Вы видите, что совершенно новый var1 создается, когда мы добавляем значение самому себе; следовательно, его идентичность меняется. То же самое произойдет со всеми другими типами данных, перечисленными выше.

Изменяемые объекты , с другой стороны, следующие:

  1. список
  2. словарь
  3. комплект
  4. массив байтов
  5. пользовательские классы

Это те объекты, которые можно изменять на месте, не создавая новый для хранения обновленных значений. Вот почему мы можем расширить список без изменения его идентификатора или изменить словарь, сохранив тот же базовый объект:

  >>> var1 = {'a': 1, 'b': 2}
>>> идентификатор (var1)
140711021092288
>>> var1 ['b'] = 3
>>> идентификатор (var1)
140711021092288
>>>  

Две метки для одного объекта

Интересный образец дает два имени (т.е. две метки) к одной и той же переменной, например:

  >>> var1 = [0, 1, 2]
>>> var2 = var1
>>> идентификатор (var1)
44372872
>>> идентификатор (var2)
44372872  

И var1 и var2 имеют одинаковый идентификатор, что означает, что они являются метками для одного и того же объекта. В Python мы можем проверить это, используя is вместо сравнения идентичности:

  >>> var1 - это var2
Правда  

А если обновить одно из значений var1 :

  >>> var1 + = [3, 4, 5]
>>> print (var2)
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> var1 - это var2
Правда  

Мы видим, что после обновления значения var1 значение var2 также изменилось.Это происходит только с изменяемыми типами. С неизменяемыми объектами, поскольку новый объект создается для обновления значения, каждое имя будет указывать на другой объект. Тот же пример, что и раньше, но с кортежами:

  >>> var1 = (1, 2)
>>> var2 = var1
>>> var1 - это var2
Правда
>>> var1 + = (3, 4)
>>> var1 - это var2
Ложь
>>> var2
(1, 2)  

Одинаковые объекты

Иногда нам нужно сравнить, имеют ли две переменные одинаковые базовые значения, а не указывают ли они на один и тот же объект.Мы можем использовать оператор == для сравнения содержимого, а не идентичности объектов. Мы можем определить два списка с одинаковыми значениями:

  >>> var1 = [1, 2, 3]
>>> var2 = [1, 2, 3]  

Если мы проверим идентификаторы var1 и var2 , мы получим, что это разные объекты:

  >>> var1 - это var2
Ложь  

Хотя мы видим, что они одинаковы (мы определили, что они имеют одинаковые значения), это два разных объекта.Если мы хотим сравнить значения вместо идентичностей, мы можем сделать следующее:

  >>> var1 == var2
Правда  

Пример выше также работает, если мы определили бы кортежи вместо списков. Тот факт, что содержимое одинаково, недостаточно, чтобы знать, указывают ли переменные на один и тот же объект.

Синглтоны

Не вдаваясь в подробности, стоит упомянуть, что существует тип объекта, называемый синглтоном.По определению, это объекты, которые можно создать только один раз. Следовательно, любая указывающая на них переменная должна указывать на один и тот же объект. Давайте посмотрим на быстрый пример с использованием некоторых целых чисел:

  >>> а = 1
>>> b = 1
>>> а равно 1
Правда
>>> а это б
Правда
>>> а == б
Правда  

В Python целые числа от -5 до 256 являются одиночными. Переменная, указывающая на любой из них, будет иметь тот же идентификатор, что и любая другая переменная, указывающая на то же число.Этот подход гениален для экономии памяти, потому что у нас есть только одно целое число и столько переменных, сколько мы хотим указать на него. Но целые числа — не единственные одиночные числа. Например, логические значения и None также являются синглетонами:

  >>> a = Верно
>>> а верно
Правда
>>> b = Нет
>>> b - Нет
Правда
>>> b == Нет
Правда  

Использование - это вместо == имеет другие преимущества. Первое — это скорость.Мы можем запустить в командной строке следующее:

  python -m timeit "1 == 1"  

А потом:

  python -m timeit "1 равно 1"  

В среднем первое выражение занимает около 20 наносекунд, а второе — около 17 наносекунд. Синглтоны — это тема, которую нужно рассматривать независимо, потому что мы также можем определить свои собственные.

Изменяемые объекты и функции

Мы только что видели, что если у нас есть два изменяемых объекта с одинаковым идентификатором, это один и тот же объект.Если мы изменим одно, мы изменим и другое. То же самое применимо при работе с функциями, которые принимают изменяемые объекты в качестве аргументов. Представьте, что мы разрабатываем функцию, которая принимает на вход список, делит все свои аргументы на два, а затем возвращает среднее значение. Функция будет выглядеть так:

  def div_and_average (var):
    для i в диапазоне (len (var)):
        var [i] / = 2
    avg = сумма (var) / len (var)
    возврат в среднем  

Очень интересно посмотреть, что происходит, когда мы используем эту функцию:

  my_list = [1, 2, 3]
печать (разделить_и_среднее (мой_лист))
печать (мой_лист)  

Вывод будет:

  1. 0
[0,5, 1,0, 1,5]  

Когда мы выполняем функцию, мы меняем значения переменной my_list . Это очень мощно, потому что позволяет нам изменять элементы списка на месте , когда мы возвращаем другой элемент. Однако иногда мы не хотим этого делать и хотим сохранить значение исходного списка. Может показаться хорошей идеей создать новую переменную. Например:

  def div_and_average (var1):
    var = var1
    [...]  

Однако мы увидим, что это не меняет вывод. Как мы видели ранее, идентификаторы var и var1 будут одинаковыми. Чтобы обойти это, мы можем сделать копию объекта с помощью модуля copy :

  импортная копия

def div_and_average (var1):
    var = copy.copy (var1)
[...]  

Мы видим, что исходная переменная my_list не изменилась. То, что мы только что сделали, называется мелкой копией объекта.Также возможно выполнить копию на глубину , но мы оставим ее последствия для другой статьи. Вы можете проверить Глубокие и неглубокие копии объектов, чтобы узнать больше о предметах.

Аргументы по умолчанию в функциях

Распространенной практикой при определении функции является присвоение ее аргументам значений по умолчанию. С одной стороны, это позволяет нам включать новые параметры без изменения кода нисходящего потока. Тем не менее, он также позволяет нам вызывать функцию с меньшим количеством аргументов, что упрощает использование.Давайте посмотрим, например, на функцию, которая увеличивает значение элементы списка. Код будет выглядеть так:

  def Увеличить_значения (var1 = [1, 1], значение = 0):
    значение + = 1
    var1 [0] + = значение
    var1 [1] + = значение
    вернуть var1  

Если мы вызовем эту функцию без аргументов, она будет использовать значение по умолчанию [1, 1] для списка и значение увеличения по умолчанию 0 . Что произойдет, если мы используем эту функцию дважды без аргументов?

  печать (увеличить_значения ())
печать (увеличение_значения ())  

В первый раз он печатает [2, 2] , как ожидалось, но во второй раз он печатает [3, 3] . Это означает, что аргумент функции по умолчанию меняется каждый раз, когда мы ее запускаем. Когда мы запускаем скрипт, Python оценивает определение функции только один раз и создает список по умолчанию и значение по умолчанию. Поскольку списки изменяемы, каждый раз, когда мы вызываем функцию, мы меняем ее аргумент по умолчанию. Однако значение , значение является неизменным и остается неизменным для всех последующих вызовов функций.

Следующий логичный вопрос: как этого не допустить? Короткий ответ — использовать неизменяемые типы в качестве аргументов по умолчанию для функций.Мы могли бы использовать Нет , например:

  def Увеличить_значения (var1 = None, value = 0):
    если var1 равно None:
        var1 = [1, 1]
    ...  

Конечно, решение всегда зависит от варианта использования. Мы можем захотеть обновить значение по умолчанию от одного вызова к другому. Представьте себе случай, когда мы хотим выполнить дорогостоящие вычисления. Тем не менее, мы не хотим дважды запускать функцию с одним и тем же входом и вместо этого использовать кеш значений.Мы могли сделать следующее:

  def вычислить (var1, var2, cache = {}):
    пытаться:
        значение = кеш [var1, var2]
    кроме KeyError:
        значение = дорого_вычисление (переменная1, переменная2)
        кеш [var1, var2] = значение
    возвращаемое значение  

Когда мы запускаем Calculate в первый раз, в словаре cache ничего не будет храниться. Когда мы выполняем функцию более одного раза, cache начнет изменяться, добавляя новые значения.Если мы в какой-то момент повторим аргументы, они станут частью словаря, и сохраненное значение будет возвращено. Обратите внимание, что мы используем обработку исключений, чтобы не проверять явным образом, существует ли уже комбинация значений в памяти.

Наши неизменные объекты

Python очень гибкий, и он дает нам большой контроль над тем, как настроить его поведение. Как видно из списка в начале этой статьи, пользовательские классы принадлежат к изменяемым типам.Но что произойдет, если мы захотим определить неизменяемые объекты? Ответ состоит в том, чтобы изменить поведение класса при назначении атрибутов, чего мы можем добиться, повторно реализовав метод __setattr__ .

  класс MyImmutable:
    def __setattr __ (я, ключ, значение):
        Raise TypeError ('MyImmutable не может быть изменен после создания экземпляра')  

Если мы создадим экземпляр класса и попытаемся присвоить значение его атрибуту, появится ошибка:

  >>> my_immutable = MyImmutable ()
>>> my_immutable.var1 = 2
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл ". \ AE_custom_objects.py", строка 14, в 
    my_immutable.var1 = 2
  Файл ". \ AE_custom_objects.py", строка 7, в __setattr__
    поднять TypeError ('MyImmutable не может быть изменен после создания экземпляра')
TypeError: MyImmutable не может быть изменен после создания экземпляра  

У нас есть объект, который мы не можем изменить после создания экземпляра. Но это также означает, что мы ничего не можем с этим поделать. Представьте, что мы хотели бы сохранить некоторые начальные значения.Если мы создадим стандартный метод __init__ , он потерпит неудачу:

  класс MyImmutable:
    def __init __ (self, var1, var2):
        self.var1 = var1
        self.var2 = var2
    [...]  

Как только мы попытаемся создать экземпляр этого класса, будет вызвана ошибка TypeError . Даже внутри самого класса присвоение значений атрибутам достигается с помощью метода __setattr__ . Чтобы обойти это, нам нужно использовать объект super () :

  класс MyImmutable:
    def __init __ (self, var1, var2):
        супер().__setattr __ ('переменная1', переменная1)
        super () .__ setattr __ ('переменная2', переменная2)

    def __setattr __ (я, ключ, значение):
        поднять TypeError ('MyImmutable не может быть изменен после создания экземпляра')

    def __str __ (сам):
        вернуть 'MyImmutable var1: {}, var2: {}'.  format (self.var1, self.var2)  

Что теперь мы можем использовать следующим образом:

  >>> my_immutable = MyImmutable (1, 2)
>>> печать (my_immutable)
MyImmutable var1: 1, var2: 2
>>> my_immutable.var1 = 2
[...]
TypeError: MyImmutable не может быть изменен после создания экземпляра  

Это своего рода обходной путь, но, возможно, мы сможем найти применение этому типу шаблона. Еще один интересный ресурс, который стоит проверить — это [namedtuple] https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections. namedtuple). Как следует из названия, он позволяет нам иметь неизменяемые объекты с именованными атрибутами. Его исходный код может стать отличным источником вдохновения для понимания внутренней работы Python.

Выводы

Понимание различий между изменяемыми и неизменяемыми типами Python не является важной темой, пока не станет слишком поздно.В большинстве случаев мы можем разрабатывать сложные приложения, обменивая кортежи на списки. Мы можем даже изменять значение переменной внутри функции, не осознавая этого и без значительных последствий. Но в конечном итоге может случиться так, что мы обнаружим серьезную ошибку, которую трудно отследить, и которая может быть связана с использованием (или неправильным использованием) изменяемых типов.

От себя лично обнаружил такую ​​ошибку, проводя сложный эксперимент с микроскопом. Я хотел иметь возможность автоматически перефокусироваться на определенных ярких точках после получения изображения.Первое время алгоритм работал нормально. Во второй раз все было нормально, но в третий и последующие даже близко не подошли к желаемым значениям. Проблема заключалась в определении начального диапазона для сканирования в виде списка и делении его на коэффициент после каждой итерации.

Пример кода доступен на Github

Если вы хотите продолжить обучение, вы можете узнать больше о том, почему кажется, что кортежи меняются, и что происходит, когда вы используете изменяемые или неизменяемые переменные в качестве атрибутов класса.

Типы данных Python

Тип данных определяет тип переменной, будь то целочисленная переменная, строковая переменная, кортеж, словарь, список и т. Д. В этом руководстве вы узнаете о типах данных и их использовании в Python.

Типы данных Python

Типы данных

Python делятся на две категории: изменяемые типы данных и неизменяемые типы данных.

Неизменяемые типы данных в Python
1. Числовой
2. Строка
3.Кортеж

Изменяемые типы данных в Python
1. Список
2. Словарь
3. Установить

1. Числовой тип данных в Python

Integer — В Python 3 нет верхней границы для целого числа, что означает, что мы можем иметь значение настолько большое, насколько позволяет наша системная память.

 # Целое число
число = 100
печать (число)
print ("Тип данных переменной num равно", type (num)) 

Выход:

Long — Тип данных Long не рекомендуется в Python 3, потому что в нем нет необходимости, поскольку целое число не имеет верхнего предела, нет смысла иметь тип данных, который допускает больший верхний предел, чем целые числа.

Float — Значения с десятичной точкой являются значениями с плавающей запятой, указывать тип данных в Python не требуется. Он автоматически определяется на основе значения, которое мы присваиваем переменной. Например, здесь fnum — это тип данных с плавающей запятой.

 # число с плавающей запятой
fnum = 34,45
печать (fnum)
print ("Тип данных переменной fnum равен", type (fnum)) 

Выход:

Комплексное число — Числа с действительной и мнимой частью называются комплексными числами.В отличие от других языков программирования, таких как Java, Python может идентифицировать эти комплексные числа со значениями. В следующем примере, когда мы печатаем тип переменной cnum, он печатается как комплексное число.

 # комплексное число
cnum = 3 + 4j
печать (cnum)
print ("Тип данных переменной cnum равен", type (cnum)) 

Вывод:

9. Мутация — документация Python Tips 0.1

Изменяемые и неизменяемые типы данных в Python вызывают много головной боли для начинающих программистов.Проще говоря, изменчивый означает «возможность изменения». а неизменяемый означает «постоянный». Хотите, чтобы у вас закружилась голова? Учти это пример:

 foo = ['привет']
печать (foo)
# Вывод: ['привет']

bar = foo
bar + = ['пока']
печать (foo)
# Вывод: ['привет', 'пока']
 

Что только что произошло? Мы этого не ожидали! Мы ждали примерно так:

 foo = ['привет']
печать (foo)
# Вывод: ['привет']

bar = foo
bar + = ['пока']

печать (foo)
# Ожидаемый результат: ['привет']
# Вывод: ['привет', 'пока']

печать (полоса)
# Вывод: ['привет', 'пока']
 

Это не ошибка.Это изменчивость в действии. Всякий раз, когда вы назначаете в другую переменную изменяемого типа данных, любые изменения данные отражаются обеими переменными. Новая переменная — это просто псевдоним для старой переменной. Это верно только для изменяемых типов данных. Вот Попался, связанный с функциями и изменяемыми типами данных:

 def add_to (число, цель = []):
    target.append (число)
    вернуть цель

add_to (1)
# Вывод: [1]

add_to (2)
# Вывод: [1, 2]

add_to (3)
# Вывод: [1, 2, 3]
 

Вы могли ожидать, что он будет вести себя иначе.Вы могли ожидать что новый список будет создан при вызове add_to следующим образом:

 def add_to (число, цель = []):
    target.append (число)
    вернуть цель

add_to (1)
# Вывод: [1]

add_to (2)
# Вывод: [2]

add_to (3)
# Вывод: [3]
 

И снова эту боль вызывает изменчивость списков. В Python аргументы по умолчанию оцениваются один раз, когда функция определяется не каждый раз, когда функция вызывается. Вы никогда не должны определять аргументы по умолчанию изменяемого типа, если вы не знаете, что делаете.Вы должны сделать что-то вроде этого:

 def add_to (element, target = None):
    если цель - Нет:
        target = []
    target.append (элемент)
    вернуть цель
 

Теперь всякий раз, когда вы вызываете функцию без аргумента target , новый список создан. Например:

 add_to (42)
# Вывод: [42]

add_to (42)
# Вывод: [42]

add_to (42)
# Вывод: [42]
 

Типы данных Python

  • Подписывайтесь на нас