Comprendre ce qui est mutable et immuable en Python

La plupart d'entre nous ont entendu les termes « mutable » et « immuable » lorsque nous parlons de variables. Vous savez peut-être même qu'en attribuant à une variable un type mutable ou immuable, vous pouvez modifier sa valeur au fil du temps au lieu de créer une nouvelle copie chaque fois que vous souhaitez la mettre à jour. Cependant, savez-vous comment et pourquoi cela est bénéfique ? Ce sont des termes assez nuancés qui sont souvent mal compris, donc si vous n'êtes toujours pas sûr de leur signification, continuez à lire pour plus de détails.

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Objets modifiables

Un objet est modifiable s'il est ouvert au changement après sa création. En pratique, cela signifie que vous pouvez modifier la valeur d'un objet existant à tout moment. La plupart des types en Python sont modifiables, y compris la plupart des types de données standard, tels que les entiers, les chaînes et les listes. Vous pouvez également créer vos propres types personnalisés modifiables. En fait, la plupart des types sont conçus pour être mutables par défaut. Cependant, il y a certaines exceptions. Les types spéciaux de Boolean et None sont conçus pour être immuables, ce qui signifie que vous ne pouvez pas les modifier.

Objets immuables

Les objets immuables ne peuvent pas être modifiés après leur création, ce qui signifie que vous ne pouvez pas attribuer de nouvelles valeurs, les supprimer ou les remplacer. Les objets immuables sont un type particulier avec des règles spécifiques qui dictent ce qui peut et ne peut pas être fait avec eux. Il n'y a que quelques types d'objets immuables intégrés dans Python. Ceux-ci incluent des entiers, qui sont utilisés pour représenter des nombres sans point décimal, comme le nombre 3. Les chaînes sont également immuables, mais elles sont également un type de données différent, dont nous discuterons. Les objets immuables sont utiles lorsque vous devez créer une valeur unique qui ne peut être modifiée à aucun moment. Quelques exemples d'implémentation d'objets immuables incluent les hachages de mot de passe, les clés de cryptage de sécurité, les hachages pour la vérification de l'intégrité et les identifiants pour identifier les utilisateurs ou les éléments.

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Comprendre pourquoi l'immuabilité est importante

Les objets immuables sont conçus pour garantir que la valeur reste la même, même lorsque le code a été écrit et exécuté sur un autre ordinateur. Ceci est important pour s'assurer que le code s'exécute correctement, sans erreur et que les résultats sont exacts. Un bon exemple est l'utilisation d'un identifiant pour un utilisateur sur un site Web. Si cet identifiant est créé sous la forme d'un entier immuable, il est garanti qu'il restera le même tout au long de la durée de vie du site Web. Cela signifie que lorsque vous avez un utilisateur avec un ID de 123456, vous savez que l'ID ne changera jamais. Ceci est particulièrement important dans les services bancaires en ligne et le commerce électronique, où l'ID peut être utilisé comme identifiant unique pour chaque utilisateur, leur permettant de se connecter et d'utiliser le service. Si l'ID était un objet modifiable, comme une chaîne, la valeur pourrait changer, ce qui signifie que l'utilisateur ne serait plus identifié correctement. Cela signifierait également que toutes les données saisies ou envoyées seraient incorrectes, ce qui n'est clairement pas une situation dans laquelle vous souhaitez vous trouver.

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Exemples et syntaxe de types Python mutables et immuables

Voici quelques exemples clés de types d'objets mutables et immuables en Python :

– Objets mutables : les listes, les dictionnaires et les chaînes sont tous des exemples de types mutables.

– Objets immuables : les entiers, les flottants et les symboles sont tous des exemples de types immuables.

Bien qu'il existe de nombreux types différents dans chaque catégorie, ces exemples devraient vous aider à comprendre les distinctions entre les types mutables et immuables et comment ils se comportent différemment en Python. La meilleure façon de bien comprendre ces distinctions est de les expérimenter. Essayez de créer des variables de différents types, puis de les modifier au fil du temps pour voir comment elles se comportent. Vous pouvez également consulter la documentation complète sur les types de données de Python pour en savoir plus.

Conclusion

Comme vous pouvez le constater, les types de données modifiables et immuables sont des facteurs importants lors du développement de code. Ils peuvent affecter la façon dont votre code s'exécute et la précision de vos résultats, il est donc essentiel de comprendre la différence entre eux et de repérer quand ils sont utilisés. Lorsque vous saurez comment et quand utiliser ces types, vous créerez un code plus efficace et plus précis. Vous serez également en mesure d'éviter certains pièges courants rencontrés lorsque vous utilisez ces types de manière abusive, tels que le code de construction susceptible d'être piraté et les violations de données. En fin de compte, la meilleure façon de maîtriser l'utilisation des types de données mutables et immuables est de s'entraîner à écrire du code. Une fois que vous rencontrez des situations où vous devez les utiliser, vous commencerez à mieux comprendre comment ils fonctionnent et comment les utiliser.

Il est également encore plus essentiel pour vous d'acquérir une connaissance pratique de ces concepts en Python, car Python constitue le fondement de toute entreprise de science des données. Donc, si vous souhaitez commencer votre voyage en science des données, maîtriser les principes fondamentaux de Python devrait être votre premier pas vers cela. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des conseils appropriés et un réseau de personnes qui ont travaillé dans les industries. Chez upGrad, notre Certificat Professionnel en Data Science et Business Analytics vise à fournir de telles techniques. Ce cours de 20 mois est conçu pour les débutants ainsi que pour les professionnels expérimentés, offrant une chance de choisir parmi 3 spécialisations, de travailler avec des experts de l'industrie et d'apprendre tous les outils et technologies pertinents nécessaires à une brillante carrière en science des données.

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