a='Stroka'
a=1
a=[4,3]
Как такое возможно ? Вся тонкость в том чтобы понять что такое переменная в python: это не жестко статически выделенная область памяти, а динамически распределяемая область памяти, которая реализована за счет не типизированных указателей С. Именно поэтому python может свободно жонглировать типами данных, приводя переменную к нужному типу данных по мере необходимости.
А зачем же типы? А они нужны затем, что для каждого типа данных определен свой собственный набор операций и то что например вполне корректно для числа будет совсем некорректно для списка или кортежа.
Так же важно помнить, что python делит все типы данных на две категории:
1. Изменяемые
2. Неизменяемые
На всякий случай поясню: если мы создаем объект первого типа, то мы можем его изменять целиком или отдельные части и мы будем работать все с тем же объектом.
А вот со вторым типом объектов такие штучки не пройдут.
Продемонстрируем это на примере работы с двумя одинаковыми по содержанию коллекциями, но одна из них это список (изменяемый тип данных), а вторая кортеж (неизменяемые объекты).
am=[1,2,3,4]
aim=(1,2,3,4)
for i in xrange(0,len(am)-1):
am[i]=7*am[i]
print am
Как такое возможно ? Вся тонкость в том чтобы понять что такое переменная в python: это не жестко статически выделенная область памяти, а динамически распределяемая область памяти, которая реализована за счет не типизированных указателей С. Именно поэтому python может свободно жонглировать типами данных, приводя переменную к нужному типу данных по мере необходимости.
А зачем же типы? А они нужны затем, что для каждого типа данных определен свой собственный набор операций и то что например вполне корректно для числа будет совсем некорректно для списка или кортежа.
Так же важно помнить, что python делит все типы данных на две категории:
1. Изменяемые
2. Неизменяемые
На всякий случай поясню: если мы создаем объект первого типа, то мы можем его изменять целиком или отдельные части и мы будем работать все с тем же объектом.
А вот со вторым типом объектов такие штучки не пройдут.
Продемонстрируем это на примере работы с двумя одинаковыми по содержанию коллекциями, но одна из них это список (изменяемый тип данных), а вторая кортеж (неизменяемые объекты).
am=[1,2,3,4]
aim=(1,2,3,4)
for i in xrange(0,len(am)-1):
am[i]=7*am[i]
print am
В результате нам спокойно покажут:
>>>
[7, 14, 21, 4]
Но стоит нам добавить такие строки в скрипт:
for i in xrange(0,len(am)-1):
aim[i]=7*aim[i]
print aim
Как Python нам сообщит:
Traceback (most recent call last):
File "/home/abc/блог/PyMutInmut.py", line 7, in
aim[i]=7*aim[i]
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
Собственно и произошло то о чем говорилось ранее: нельзя в неизменяемых объектах менять отдельные части,
Зачем так было придумано? Логика в этом есть и неплохая между прочим, неизменяемость объектов позволяет легче реализовывать, быстрее доступ к таким объектам на чтение но не на запись.Кроме того неизменяемые объекты нужны для функционального программирования, где воздействия на аргументы кроме возврата результата функции не допускаются.
Здесь есть одна тонкость: неизменяемые объекты можно изменять!) Как ?Ну например так:
stri='hel'
stri=stri+'hel'
Произойдет прозаическая конкатенация строк. Однако заглянем за кулисы:
1) Python возьмет копию исходной строки+вторая
2) Пометит а потом и утилизирует (то есть уничтожит в памяти) исходную строку
3) Присвоит идентификатор новой строке.
То есть видите любая операция с неизменяемым объектом где он меняется порождает новый объект . Но на самом деле список и другие изменяемые структуры могут легко решить ваши проблемы по скорости записи и уступают по скорости чтения не намного.
>>>
[7, 14, 21, 4]
Но стоит нам добавить такие строки в скрипт:
for i in xrange(0,len(am)-1):
aim[i]=7*aim[i]
print aim
Как Python нам сообщит:
Traceback (most recent call last):
File "/home/abc/блог/PyMutInmut.py", line 7, in
aim[i]=7*aim[i]
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
Собственно и произошло то о чем говорилось ранее: нельзя в неизменяемых объектах менять отдельные части,
Зачем так было придумано? Логика в этом есть и неплохая между прочим, неизменяемость объектов позволяет легче реализовывать, быстрее доступ к таким объектам на чтение но не на запись.Кроме того неизменяемые объекты нужны для функционального программирования, где воздействия на аргументы кроме возврата результата функции не допускаются.
Здесь есть одна тонкость: неизменяемые объекты можно изменять!) Как ?Ну например так:
stri='hel'
stri=stri+'hel'
Произойдет прозаическая конкатенация строк. Однако заглянем за кулисы:
1) Python возьмет копию исходной строки+вторая
2) Пометит а потом и утилизирует (то есть уничтожит в памяти) исходную строку
3) Присвоит идентификатор новой строке.
То есть видите любая операция с неизменяемым объектом где он меняется порождает новый объект . Но на самом деле список и другие изменяемые структуры могут легко решить ваши проблемы по скорости записи и уступают по скорости чтения не намного.
