Zrozum, co jest zmienne i niezmienne w Pythonie

Omawiając zmienne, większość z nas słyszała terminy „zmienny” i „niezmienny”. Być może wiesz nawet, że przypisując zmiennej typ zmienny lub niezmienny, możesz zmieniać jej wartość w czasie, zamiast tworzyć nową kopię za każdym razem, gdy chcesz ją zaktualizować. Czy jednak wiesz, jak i dlaczego jest to korzystne? Są to dość dopracowane terminy, które często są źle rozumiane, więc jeśli nadal nie masz pewności co do ich znaczenia, czytaj dalej, aby uzyskać więcej informacji.

Zdobądź certyfikat data science od najlepszych uniwersytetów na świecie. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Zmienne obiekty

Obiekt jest zmienny, jeśli jest otwarty na zmiany po utworzeniu. W praktyce oznacza to, że możesz zmienić wartość istniejącego obiektu w dowolnym momencie. Większość typów w Pythonie jest zmienna, w tym większość standardowych typów danych, takich jak liczby całkowite, łańcuchy znaków i listy. Możesz także tworzyć własne typy niestandardowe, które można modyfikować. W rzeczywistości większość typów jest domyślnie zaprojektowana tak, aby można je było modyfikować. Jednakże, jest kilka wyjątków. Specjalne rodzaje Boolean i None są niezmienne, co oznacza, że ​​nie można ich zmieniać.

Niezmienne obiekty

Niezmienne obiekty nie są otwarte na zmiany po ich utworzeniu, co oznacza, że ​​nie można przypisywać nowych wartości, usuwać ich ani zastępować. Niezmienne obiekty to szczególny typ z określonymi regułami, które dyktują, co można, a czego nie można z nimi zrobić. W Pythonie jest tylko kilka typów wbudowanych niezmiennych obiektów. Należą do nich liczby całkowite, które są używane do reprezentowania liczb bez kropki dziesiętnej, na przykład liczby 3. Łańcuchy również są niezmienne, ale są też innym typem danych, który omówimy. Niezmienne obiekty są przydatne, gdy trzeba utworzyć unikalną wartość, która nie jest otwarta na zmiany w żadnym momencie. Niektóre przykłady implementacji niezmiennych obiektów obejmują skróty haseł, klucze szyfrowania bezpieczeństwa, skróty do weryfikacji integralności oraz identyfikatory do identyfikacji użytkowników lub elementów.

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

Zrozumienie, dlaczego niezmienność jest ważna

Niezmienne obiekty są zaprojektowane tak, aby mieć pewność, że wartość pozostaje taka sama, nawet jeśli kod został napisany i uruchomiony na innym komputerze. Jest to ważne, aby upewnić się, że kod działa poprawnie, bez błędów i że wyniki są dokładne. Dobrym przykładem jest użycie identyfikatora użytkownika na stronie internetowej. Jeśli ten identyfikator zostanie utworzony jako niezmienna liczba całkowita, gwarantujemy, że pozostanie taki sam przez cały okres istnienia witryny. Oznacza to, że gdy masz użytkownika o identyfikatorze 123456, wiesz, że identyfikator nigdy się nie zmieni. Jest to szczególnie ważne w bankowości internetowej i eCommerce, gdzie identyfikator może służyć jako unikalny identyfikator dla każdego użytkownika, umożliwiający logowanie i korzystanie z usługi. Gdyby identyfikator był zmiennym obiektem, takim jak łańcuch, wartość mogłaby się zmienić, co oznaczałoby, że użytkownik nie byłby już poprawnie identyfikowany. Oznaczałoby to również, że wszelkie dane, które wprowadzili lub przesłali, byłyby nieprawidłowe, co z pewnością nie jest sytuacją, w której chcesz się znaleźć.

Przeczytaj nasze popularne artykuły w USA — Data Science

Przykłady i składnia zmiennych i niezmiennych typów Pythona

Oto kilka kluczowych przykładów mutowalnych i niezmiennych typów obiektów w Pythonie:

– Obiekty zmienne: Listy, słowniki i łańcuchy to przykłady typów zmiennych.

– Obiekty niezmienne: liczby całkowite, zmiennoprzecinkowe i symbole to przykłady typów niezmiennych.

Chociaż w każdej kategorii istnieje wiele różnych typów, te przykłady powinny pomóc w zrozumieniu różnic między typami mutable i niezmiennymi oraz tego, jak zachowują się one inaczej w Pythonie. Najlepszym sposobem na pełne zrozumienie tych różnic jest eksperymentowanie z nimi. Spróbuj utworzyć zmienne różnych typów, a następnie zmieniaj je w czasie, aby zobaczyć, jak się zachowują. Możesz także zobaczyć pełną dokumentację typów danych Pythona, aby dowiedzieć się więcej.

Wniosek

Jak widać, zmienne i niezmienne typy danych są ważnymi czynnikami podczas tworzenia kodu. Mogą wpływać na działanie kodu i dokładność wyników, dlatego bardzo ważne jest zrozumienie różnicy między nimi i wykrywanie, kiedy są używane. Kiedy wiesz, jak i kiedy używać tych typów, będziesz dobrze tworzyć wydajniejszy i dokładniejszy kod. Będziesz także w stanie uniknąć niektórych typowych pułapek, które można znaleźć podczas niewłaściwego korzystania z tych typów, takich jak budowanie kodu, który jest podatny na ataki hakerskie i naruszenia bezpieczeństwa danych. Ostatecznie najlepszym sposobem na opanowanie korzystania ze zmiennych i niezmiennych typów danych jest ćwiczenie pisania kodu. Gdy napotkasz sytuacje, w których musisz ich użyć, zaczniesz lepiej rozumieć, jak działają i jak z nich korzystać.

Jeszcze ważniejsze jest zdobycie praktycznej wiedzy na temat takich koncepcji w Pythonie, ponieważ Python stanowi podstawę każdego przedsięwzięcia związanego z nauką o danych. Jeśli więc chcesz rozpocząć swoją przygodę z nauką o danych, opanowanie podstaw języka Python powinno być pierwszym krokiem w jej kierunku. Wszystko, czego potrzebujesz, to odpowiednie wskazówki i sieć ludzi, którzy pracowali w branżach. W upGrad nasz Certyfikat Profesjonalny w Data Science i Business Analytics ma na celu zapewnienie takich technik. Ten 20-miesięczny kurs jest przeznaczony zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych profesjonalistów, dając szansę wyboru spośród 3 specjalizacji, pracy z ekspertami branżowymi oraz poznania wszystkich odpowiednich narzędzi i technologii wymaganych do błyskotliwej kariery w nauce o danych.

Sprawdź stronę kursu i zapisz się już dziś, aby rozpocząć błyskotliwą karierę w nauce o danych!