在Python中，数据类型的可变性（mutability）是一个核心概念，它决定了数据在创建后是否可以被修改。根据这一特性，Python中的数据类型可以被分为两大类：可变类型（Mutable Types）和不可变类型（Immutable Types）。 ### 不可变类型（Immutable Types） 不可变类型指的是一旦对象被创建，其包含的数据就不能被修改。如果尝试修改一个不可变类型的对象，实际上会创建一个新的对象，并返回这个新对象的引用。Python中的不可变类型主要包括： - **整数（Integers）**：如 `1`, `2`, `3` 等。 - **浮点数（Floating-point numbers）**：如 `1.1`, `2.2`, `3.3` 等。 - **布尔值（Booleans）**：`True` 和 `False`。 - **字符串（Strings）**：如 `'hello'`，`"world"` 等。 - **元组（Tuples）**：如 `(1, 2, 3)`，`('a', 'b', 'c')` 等。 - **集合的冻结版本（Frozen Sets）**：通过 `frozenset()` 创建的集合。 ### 可变类型（Mutable Types） 可变类型则允许在对象创建后修改其内容。修改可变类型的对象时，不会创建新的对象，而是在原对象的基础上进行修改。Python中的可变类型主要包括： - **列表（Lists）**：如 `[1, 2, 3]`，`['a', 'b', 'c']` 等。 - **字典（Dictionaries）**：如 `{'key': 'value'}`。 - **集合（Sets）**：如 `{1, 2, 3}`，`{'a', 'b', 'c'}` 等（注意，这里指的是普通的集合，不是冻结集合）。 ### 为什么需要区分可变类型和不可变类型？ 1. **性能**：不可变类型因为其内容不可变，所以在某些情况下（如作为字典的键或集合的元素）可以提供更好的性能。 2. **线程安全**：在多线程环境中，不可变类型由于其不可变性，天生就是线程安全的，而可变类型则需要额外的同步措施来确保线程安全。 3. **函数参数传递**：Python中参数传递采用的是值传递的方式，但这里的“值”对于可变类型和不可变类型有不同的含义。对于不可变类型，传递的是值的副本；而对于可变类型，传递的是对象的引用。 ### 示例 ```python # 不可变类型示例 a = 1 b = a # b 是 a 的一个引用 a = 2 # a 现在指向一个新的整数对象 print(b) # 输出 1，因为 b 仍然指向原来的整数对象 # 可变类型示例 my_list = [1, 2, 3] your_list = my_list # your_list 是 my_list 的一个引用 my_list[0] = 0 # 修改了 my_list 的内容 print(your_list) # 输出 [0, 2, 3]，因为 your_list 和 my_list 指向同一个列表对象 ``` 通过上面的解释和示例，你应该对Python中的可变类型和不可变类型有了更清晰的理解。