在Python中，數據類型可以歸類為可變或不變的。可變的數據類型是可以在創建後可以修改的數據類型。這意味著您可以更改其內容而無需創建新對象。另一方面，不可變的數據類型是一旦創建的數據類型。似乎修改不變類型的任何操作實際上都會導致創建新對象。
Python中可突出數據類型的示例包括：
以下是一些代碼示例：
<code class="python"># Lists my_list = [1, 2, 3] my_list.append(4) # Modifying the list print(my_list) # Output: [1, 2, 3, 4] # Dictionaries my_dict = {'a': 1, 'b': 2} my_dict['c'] = 3 # Adding a new key-value pair print(my_dict) # Output: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} # Sets my_set = {1, 2, 3} my_set.add(4) # Adding an element print(my_set) # Output: {1, 2, 3, 4} # Byte Arrays my_bytearray = bytearray(b'hello') my_bytearray[0] = 72 # Modifying the first byte print(my_bytearray) # Output: bytearray(b'Hello')</code>Python中某些數據類型的不變性以多種方式影響編程：
這是一個說明目的問題的示例：
<code class="python"># Immutable (hashable) my_tuple = (1, 2, 3) my_dict = {my_tuple: 'value'} print(my_dict) # Output: {(1, 2, 3): 'value'} # Mutable (not hashable) my_list = [1, 2, 3] # This will raise a TypeError # my_dict = {my_list: 'value'}</code>在Python中使用可變的數據類型的性能含義可以概括如下：
這是一個說明性能差異的代碼示例：
<code class="python">import timeit # Mutable: Appending to a list mutable_time = timeit.timeit('l = [1, 2, 3]; l.append(4)', number=1000000) print(f"Time to append to a list: {mutable_time}") # Immutable: Creating a new tuple immutable_time = timeit.timeit('t = (1, 2, 3); t = t (4,)', number=1000000) print(f"Time to create a new tuple: {immutable_time}")</code>在此示例中，附加到列表（可變操作）通常比創建新元組（不變的操作）要快。但是，實際的性能差異可能會根據特定用例和執行操作的規模而有所不同。
以上是Python中有什麼可變形和不變的數據類型？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
