了解python可变数据类型和不可变数据类型到底有什么区别？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！

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初学python的时候，可能会有很多疑惑，尤其是最先接触的所谓的“可变数据类型”和“不可变数据类型”。python与C/C++不一样，它的变量使用有自己的特点，当初学python的时候，一定要记住“一切皆为对象，一切皆为对象的引用”这句话，其实这个特点类似于JAVA，所以在python里面大家也不用担心类似于C/C++中的指针的复杂问题。下面本文将对python里面的“可变数据类型”和“不可变数据类型”进行分析。

首先，我们需要知道在python中哪些是可变数据类型，哪些是不可变数据类型。可变数据类型：列表list和字典dict；不可变数据类型：整型int、浮点型float、字符串型string和元组tuple。

然后，我们以int和list为例，来看看“可变数据类型”和“不可变数据类型”到底有什么区别。

不可变数据类型分析。先来看一段程序：

>>> x = 1
>>> id(x)
31106520
>>> y = 1
>>> id(y)
31106520
>>> x = 2
>>> id(x)
31106508
>>> y = 2
>>> id(y)
31106508
>>> z = y
>>> id(z)
31106508
>>> x += 2
>>> id(x)
31106484

上面这段程序都是对不可变数据类型中的int类型的操作，id()查看的是当前变量的地址值。我们先来看x = 1和y = 1两个操作的结果，从上面的输出可以看到x和y在此时的地址值是一样的，也就是说x和y其实是引用了同一个对象，即1，也就是说内存中对于1只占用了一个地址，而不管有多少个引用指向了它，都只有一个地址值，只是有一个引用计数会记录指向这个地址的引用到底有几个而已。当我们进行x = 2赋值时，发现x的地址值变了，虽然还是x这个引用，但是其地址值却变化了，后面的y = 2以及z = y，使得x、y和z都引用了同一个对象，即2，所以地址值都是一样的。当x和y都被赋值2后，1这个对象已经没有引用指向它了，所以1这个对象占用的内存，即31106520地址要被“垃圾回收”，即1这个对象在内存中已经不存在了。最后，x进行了加2的操作，所以创建了新的对象4，x引用了这个新的对象，而不再引用2这个对象。

那么为什么称之为不可变数据类型呢？这里的不可变大家可以理解为x引用的地址处的值是不能被改变的，也就是31106520地址处的值在没被垃圾回收之前一直都是1，不能改变，如果要把x赋值为2，那么只能将x引用的地址从31106520变为31106508，相当于x = 2这个赋值又创建了一个对象，即2这个对象，然后x、y、z都引用了这个对象，所以int这个数据类型是不可变的，如果想对int类型的变量再次赋值，在内存中相当于又创建了一个新的对象，而不再是之前的对象。

感谢各位的阅读！看完上述内容，你们对python可变数据类型和不可变数据类型到底有什么区别大概了解了吗？希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

文章标题：python可变数据类型和不可变数据类型到底有什么区别
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