Verstehe, was in Python veränderlich und unveränderlich ist

Die meisten von uns haben bei der Erörterung von Variablen die Begriffe „veränderlich“ und „unveränderlich“ gehört. Sie wissen vielleicht sogar, dass Sie durch die Zuweisung einer Variablen mit einem veränderlichen oder unveränderlichen Typ ihren Wert im Laufe der Zeit ändern können, anstatt jedes Mal eine neue Kopie zu erstellen, wenn Sie sie aktualisieren möchten. Wissen Sie jedoch, wie und warum dies von Vorteil ist? Es handelt sich um ziemlich nuancierte Begriffe, die häufig missverstanden werden. Wenn Sie sich also immer noch nicht sicher sind, was sie bedeuten, lesen Sie weiter, um weitere Einzelheiten zu erfahren.

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Veränderliche Objekte

Ein Objekt ist änderbar, wenn es nach seiner Erstellung für Änderungen offen ist. In der Praxis bedeutet dies, dass Sie den Wert eines vorhandenen Objekts jederzeit ändern können. Die meisten Typen in Python sind änderbar, einschließlich der meisten Standarddatentypen wie Ganzzahlen, Zeichenfolgen und Listen. Sie können auch Ihre eigenen benutzerdefinierten Typen erstellen, die veränderbar sind. Tatsächlich sind die meisten Typen standardmäßig so konzipiert, dass sie veränderbar sind. Es gibt jedoch einige Ausnahmen. Die speziellen Arten von Boolean und None sind so konzipiert, dass sie unveränderlich sind, was bedeutet, dass Sie sie nicht ändern können.

Unveränderliche Objekte

Unveränderliche Objekte können nach ihrer Erstellung nicht mehr geändert werden, dh Sie können keine neuen Werte zuweisen, sie entfernen oder ersetzen. Unveränderliche Objekte sind ein bestimmter Typ mit bestimmten Regeln, die vorschreiben, was mit ihnen gemacht werden kann und was nicht. Es gibt nur wenige Arten von eingebauten unveränderlichen Objekten in Python. Dazu gehören ganze Zahlen, die verwendet werden, um Zahlen ohne Dezimalpunkt darzustellen, wie die Zahl 3. Zeichenfolgen sind ebenfalls unveränderlich, aber sie sind auch ein anderer Datentyp, den wir besprechen werden. Unveränderliche Objekte sind nützlich, wenn Sie einen eindeutigen Wert erstellen müssen, der zu keinem Zeitpunkt geändert werden kann. Einige Beispiele für die Implementierung von unveränderlichen Objekten umfassen Passwort-Hashes, Sicherheitsverschlüsselungsschlüssel, Hashes zur Integritätsprüfung und IDs zum Identifizieren von Benutzern oder Elementen.

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Verstehen, warum Unveränderlichkeit wichtig ist

Unveränderliche Objekte sind so konzipiert, dass sie sicher sein können, dass der Wert gleich bleibt, selbst wenn der Code geschrieben und auf einem anderen Computer ausgeführt wurde. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass der Code korrekt und fehlerfrei ausgeführt wird und dass die Ergebnisse korrekt sind. Ein gutes Beispiel ist die Verwendung einer ID für einen Benutzer auf einer Website. Wenn diese ID als unveränderliche Ganzzahl erstellt wird, bleibt sie während der gesamten Lebensdauer der Website garantiert gleich. Wenn Sie also einen Benutzer mit der ID 123456 haben, wissen Sie, dass sich die ID nie ändern wird. Dies ist besonders wichtig beim Online-Banking und E-Commerce, wo die ID als eindeutige Kennung für jeden Benutzer verwendet werden kann, damit er sich anmelden und den Dienst nutzen kann. Wenn die ID ein veränderliches Objekt wie eine Zeichenfolge wäre, könnte sich der Wert ändern, was bedeutet, dass der Benutzer nicht mehr korrekt identifiziert wird. Dies würde auch bedeuten, dass alle von ihnen eingegebenen oder gesendeten Daten falsch wären, was eindeutig keine Situation ist, in der Sie sich befinden möchten.

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Beispiele und Syntax von veränderlichen und unveränderlichen Python-Typen

Hier sind einige wichtige Beispiele für veränderliche und unveränderliche Objekttypen in Python:

– Veränderliche Objekte: Listen, Wörterbücher und Zeichenfolgen sind Beispiele für veränderliche Typen.

– Unveränderliche Objekte: Ganzzahlen, Gleitkommazahlen und Symbole sind Beispiele für unveränderliche Typen.

Obwohl es in jeder Kategorie viele verschiedene Typen gibt, sollen Ihnen diese Beispiele helfen, die Unterschiede zwischen veränderlichen und unveränderlichen Typen zu verstehen und wie sie sich in Python unterschiedlich verhalten. Der beste Weg, diese Unterscheidungen vollständig zu verstehen, besteht darin, mit ihnen zu experimentieren. Versuchen Sie, Variablen verschiedener Typen zu erstellen und sie dann im Laufe der Zeit zu ändern, um zu sehen, wie sie sich verhalten. Sie können auch die vollständige Dokumentation zu den Datentypen von Python einsehen, um mehr zu erfahren.

Fazit

Wie Sie sehen können, sind veränderliche und unveränderliche Datentypen wichtige Faktoren bei der Entwicklung von Code. Sie können sich darauf auswirken, wie Ihr Code ausgeführt wird und wie genau Ihre Ergebnisse sind. Daher ist es wichtig, den Unterschied zwischen ihnen zu verstehen und zu erkennen, wann sie verwendet werden. Wenn Sie wissen, wie und wann Sie diese Typen verwenden, können Sie effizienteren und genaueren Code erstellen. Sie können auch einige häufige Fallstricke vermeiden, die auftreten, wenn Sie diese Typen missbrauchen, z. B. das Erstellen von Code, der anfällig für Hacking und Datenschutzverletzungen ist. Letztendlich ist der beste Weg, die Verwendung veränderlicher und unveränderlicher Datentypen zu meistern, das Schreiben von Code zu üben. Sobald Sie auf Situationen stoßen, in denen Sie sie verwenden müssen, werden Sie beginnen, besser zu verstehen, wie sie funktionieren und wie Sie sie verwenden.

Es ist auch noch wichtiger, dass Sie sich mit solchen Konzepten in Python vertraut machen, da Python die Grundlage für jedes datenwissenschaftliche Unterfangen bildet. Wenn Sie also Ihre Data-Science-Reise beginnen möchten, sollte die Beherrschung der Python-Grundlagen Ihr erster Schritt in diese Richtung sein. Alles, was Sie brauchen, ist eine angemessene Anleitung und ein Netzwerk von Menschen, die in der Branche gearbeitet haben. Bei upGrad zielt unser Professional Certificate in Data Science and Business Analytics darauf ab, solche Techniken bereitzustellen. Dieser 20-monatige Kurs richtet sich sowohl an Studienanfänger als auch an erfahrene Fachleute und erweitert die Chance, aus 3 Spezialisierungen zu wählen, mit Branchenexperten zusammenzuarbeiten und alle relevanten Tools und Technologien zu erlernen, die für eine glänzende Karriere in der Datenwissenschaft erforderlich sind.

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