Изменяемые и неизменяемые типы в Python: понятное руководство с примерами и ошибками новичков

Запрос «изменяемые и неизменяемые типы в Python» регулярно ищут начинающие разработчики. И не зря: понимание иммутабельности помогает избегать коварных багов и писать предсказуемый код. Ниже — краткая теория и практические примеры, которые быстро всё расставят по местам.

Что такое изменяемые и неизменяемые типы в Python

Неизменяемые (immutable): int, float, bool, str, tuple, bytes, frozenset, NoneType. Их состояние после создания изменить нельзя — любые «изменения» создают новый объект.

Изменяемые (mutable): list, dict, set, bytearray и большинство пользовательских объектов. Их можно менять «на месте» — добавлять элементы, изменять значения и т. п.

Идентичность, равенство и хэш: что происходит под капотом

В Python есть три связанных понятия:

a = [1, 2, 3]
b = a
a.append(4)
print(a, b)            # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4]
print(id(a) == id(b))  # True — это один и тот же список

x = 10
y = x
x += 5
print(x, y)            # 15 10 — создался новый int для x
print(id(x) == id(y))  # Обычно False

s1 = "hello"
s2 = "he" + "llo"
print(s1 == s2, s1 is s2)  # True и (True или False) — интернирование строк зависит от интерпретатора
print(hash((1, 2, 3)))     # кортеж хешируем, если он из неизменяемых элементов
# hash([1, 2, 3])         # TypeError: unhashable type: 'list'

Вывод: изменяемые объекты обычно сохраняют свой id при модификации (меняется содержимое), а неизменяемые создают новый объект при любом «изменении значения».

Как иммутабельность влияет на функции

Аргументы в Python передаются по ссылке на объект. Поэтому изменение изменяемого аргумента внутри функции влияет на исходный объект; с неизменяемыми — нет (создаётся новый объект, ссылка в вызывающем коде не меняется).

def add_item(lst):
    lst.append(42)

def inc(n):
    n += 1
    return n

nums = [1, 2]
add_item(nums)
print(nums)  # [1, 2, 42] — изменили исходный список

value = 10
print(inc(value), value)  # 11 10 — исходное число не изменилось

Коварство аргументов по умолчанию

Значения по умолчанию вычисляются один раз — при определении функции. Если это изменяемый объект, он будет «копиться» между вызовами.

def append_item(x, store=[]):
    store.append(x)
    return store

print(append_item(1))  # [1]
print(append_item(2))  # [1, 2] — неожиданно!

# Правильный шаблон
def append_item_safe(x, store=None):
    if store is None:
        store = []
    store.append(x)
    return store

Неизменяемость и ключи словаря/элементы множества

Ключи словаря и элементы множества должны быть хешируемыми, то есть иметь неизменяемое содержимое. Поэтому подойдут str, int, tuple (из неизменяемых элементов), frozenset, но не list или dict.

d = {}
d[(1, 2)] = "ok"       # кортеж — хешируемый
# d[[1, 2]] = "boom"   # TypeError: unhashable type: 'list'

s = set()
# s.add([1, 2])        # TypeError
s.add((1, 2))          # ok
s.add(frozenset({1, 2}))  # тоже ok

# Важно: кортеж хешируем, только если все его элементы хешируемы
# hash((1, [2]))       # TypeError: unhashable type: 'list'

Копирование: поверхностное и глубокое

При работе с изменяемыми коллекциями важно понимать разницу между поверхностной и глубокой копией.

import copy

a = [[1], [2]]
b = a.copy()            # поверхностная копия (или list(a))
c = copy.deepcopy(a)    # глубокая копия

a[0].append(99)
print(a)  # [[1, 99], [2]]
print(b)  # [[1, 99], [2]] — вложенные списки общие
print(c)  # [[1], [2]] — полностью независимая структура

Типичные ошибки с изменяемыми типами

Ещё одна частая ловушка — умножение списков со вложенными структурами.

m1 = [[0]*3 for _ in range(3)]  # правильно — создаём независимые строки
m2 = [[0]*3]*3                  # опасно — три ссылки на один и тот же список

m1[0][0] = 1
m2[0][0] = 1
print(m1)  # [[1, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
print(m2)  # [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]

Практические рекомендации

Мини‑шпаргалка по изменяемости

Заключение

Иммутабельность — фундамент «питоновского» мышления. Понимая разницу между изменяемыми и неизменяемыми типами в Python, вы избежите загадочных побочных эффектов, сделаете код надёжнее и легче для тестирования. Хотите системно прокачаться и закрыть все пробелы в основах? Посмотрите программу и начните с сильной теории и практики в курсе: Пройти «Python с Нуля до Гуру» — посмотреть программу и первый урок.

Источник