Python で何が可変で何が不変かを理解する

私たちのほとんどは、変数について議論する際に「ミュータブル」と「イミュータブル」という言葉を聞いたことがあるでしょう。 可変型または不変型の変数を割り当てることで、更新するたびに新しいコピーを作成するのではなく、時間の経過とともにその値を変更できることを知っているかもしれません。 しかし、これがどのように、そしてなぜ有益なのか知っていますか? これらはかなり微妙な用語であり、誤解されることが多いため、まだ意味がわからない場合は、読み続けて詳細を確認してください。

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可変オブジェクト

オブジェクトが作成された後に変更できる場合、そのオブジェクトは変更可能です。 実際には、これは既存のオブジェクトの値をいつでも変更できることを意味します。 整数、文字列、リストなどのほとんどの標準データ型を含め、Python のほとんどの型は変更可能です。 変更可能な独自のカスタム型を作成することもできます。 実際、ほとんどの型はデフォルトで可変になるように設計されています。 ただし、いくつかの例外があります。 特別な種類の Boolean と None は、変更できないように設計されています。つまり、それらを変更することはできません。

不変オブジェクト

不変オブジェクトは、作成後に変更することはできません。つまり、新しい値を割り当てたり、削除したり、置き換えたりすることはできません。 不変オブジェクトは、オブジェクトでできることとできないことを決定する特定の規則を持つ特定の型です。 Python に組み込まれている不変オブジェクトの種類はごくわずかです。 これらには、数値 3 のように小数点のない数値を表すために使用される整数が含まれます。文字列も不変ですが、別のデータ型でもあります。これについては後で説明します。 不変オブジェクトは、いつでも変更できない一意の値を作成する必要がある場合に役立ちます。 不変オブジェクトの実装例には、パスワード ハッシュ、セキュリティ暗号化キー、整合性検証用のハッシュ、およびユーザーまたはアイテムを識別するための ID が含まれます。

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不変性が重要な理由を理解する

不変オブジェクトは、コードが別のコンピューターで記述および実行された場合でも、値が同じままであることを確信できるように設計されています。 これは、コードがエラーなく正しく実行され、結果が正確であることを確認するために重要です。 良い例は、Web サイトでユーザーの ID を使用することです。 その ID が不変の整数として作成された場合、Web サイトの存続期間を通じて同じままであることが保証されます。 これは、ID が 123456 のユーザーがいる場合、ID が変更されないことがわかっていることを意味します。 これは、ID を各ユーザーの一意の識別子として使用できるオンライン バンキングや e コマースでは特に重要であり、ユーザーはログインしてサービスを利用できます。 ID が文字列などの変更可能なオブジェクトである場合、値が変更される可能性があり、ユーザーが正しく識別されなくなる可能性があります。 これは、入力または送信されたデータが正しくないことも意味します。これは、明らかにあなたが望んでいる状況ではありません.

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可変および不変の Python 型の例と構文

以下は、Python の変更可能なオブジェクト型と不変なオブジェクト型の両方の重要な例です。

– 可変オブジェクト:リスト、辞書、および文字列はすべて、可変型の例です。

– 不変オブジェクト:整数、浮動小数点数、およびシンボルはすべて、不変型の例です。

各カテゴリにはさまざまな型がありますが、これらの例は、可変型と不変型の違いと、Python での動作の違いを理解するのに役立ちます。 これらの違いを完全に理解する最善の方法は、実際に試してみることです。 さまざまなタイプの変数を作成し、時間をかけて変更して、それらがどのように動作するかを確認してください。 詳細については、Python のデータ型に関する完全なドキュメントを参照することもできます。

結論

ご覧のとおり、変更可能なデータ型と不変なデータ型は、コードを開発する際の重要な要素です。 それらはコードの実行方法と結果の正確さに影響を与える可能性があるため、それらの違いを理解し、それらが使用されている時期を特定することが不可欠です。 これらの型をいつ、どのように使用するかを知っていれば、より効率的で正確なコードを作成できます。 また、ハッキングやデータ侵害の影響を受けやすいコードの構築など、これらの型を誤用したときに見られる一般的な落とし穴を回避することもできます。 最後に、可変データ型と不変データ型の使用をマスターする最善の方法は、コードを書く練習をすることです。 それらを使用する必要がある状況に遭遇すると、それらがどのように機能し、どのように使用するかをよりよく理解し始めます.

また、Python はあらゆるデータ サイエンスの取り組みの基礎を形成するため、Python でそのような概念の実用的な知識を得ることがさらに重要になります。 そのため、データ サイエンスの旅を始めたい場合は、Python の基礎を習得することが最初のステップになります。 必要なのは、適切なガイダンスと業界で働いてきた人々のネットワークだけです。 upGrad では、データ サイエンスとビジネス分析のプロフェッショナル認定資格は、そのような技術を提供することを目的としています。 この 20 か月のコースは、初心者と経験豊富な専門家の両方を対象に設計されており、3 つの専門分野から選択し、業界の専門家と協力して、データ サイエンスの輝かしいキャリアに必要なすべての関連ツールとテクノロジーを学ぶ機会を広げます。

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