不可变对象（immutable）的意义

不可变对象（immutable）的意义

mutable和immutable是Python层面的概念，这些Python的数据结构，在C的层面都是可以被“改变”的。也就是如果你写一个C extension，那这些所谓immutable的东西你都可以随便改。所以接下来我们把讨论范围限制在纯Python。

在刚开始了解immutable的时候，肯定会有人有疑惑——为什么要引入这个概念？在Python中，把int，str，tuple之类的数据结构设计成immutable，有什么意义？

任何语言层面上的设计，最终都是要对用户有帮助；所谓的immutable，本质上就是让你可以one thing less to worry about。你可以确认你使用的这个数据结构，它永远都不会变。

我们知道，在Python中，所有的变量本质上都是一个指针，指向真正的数据结构。如果没有immutable，那就意味着当我做 a = 1​ 之后，我在未来的编程过程中，都要小心这个 1​ 被修改了，a​ 它不是 1​ 了。字符串也是一个道理，当我做了 s = "abc"​ 之后，如果 str​ 不是immutable，那 s​ 保存的字符串也可能随时被其他程序更改。通过immutable的设计，就是让你放心，变量里保存的这种数据是不会变的。

提到immutable就还应该提起一下Python中机会最常用的数据结构之一-字典。大家知道，不是所有的数据都可以当字典的key的，这是因为字典的key必须要保证hash是始终不变的，否则字典就会出问题。在这种情况下，immutable的数据就有天然的优势——我这数据都不会变，我的hash肯定也不变啊！

immutable的出现还带来了一些优化上的可能性。比如说，当两个变量都保存 1​ 这个整数的时候，我们是应该让它们指向同一个整数数据，还是不同的呢？如果Python的整型不是immutable的，那就在编译的时候必须设计成指向不同的，否则两个变量就会互相影响。这样就导致了在一个程序中，可能需要建立大量的整型和字符串数据，占用内存也消耗计算。而当数据是immutable的时候，无论有多少个变量保存 1​ 这个整数，我们都可以让这些变量指向同一个1​ ，因为我们知道它不会变嘛！这就省了内存，提升性能了。而Python也确实是这么优化的。具体的优化细节我们未来有机会再说。

当然，immutable本身也会出现一些坑（所有的feature背后都藏着可能遇到的bug），比如最经典的，immutable并不一定不变，它只是本身不变，它里面包含的数据是可能变的。你可以把一个list放到tuple里，tuple依然是immutable，保存的list不会换成其他的list，但是这个list可能内部会变，就导致tuple包含的这个大的数据结构实际上是产生了变化的。

这个问题是Python的设计决定的，就像前面说的，所有的变量都是指针，tuple里存的也是指针，你只能保证指的永远是某个东西，而不能保证指着的这个东西不发生变化。