아래 내용은 공부한 것을 정리하므로 틀린 내용이 포함되어 있을 수 있습니다.
1. mutable과 immutable 객체
객체에는 mutable과 immutable 객체가 있습니다.
❈ 객체 구분 표
| class | 설명 | 구분 |
|---|---|---|
| list | mutable 한 순서가 있는 객체 집합 | mutable |
| set | mutable 한 순서가 없는 고유한 객체 집합 | mutable |
| dict | key와 value가 맵핑된 객체, 순서 없음 | mutable |
| bool | 참,거짓 | immutable |
| int | 정수 | immutable |
| float | 실수 | immutable |
| tuple | immutable 한 순서가 있는 객체 집합 | immutable |
| str | 문자열 | immutable |
| frozenset | immutable한 set | immutable |
일반 user가 작성한 class도 대부분 mutable 한 객체 입니다.
immutable한 클래를 만들기 위해서는 특별한 방법이 필요합니다.
https://stackoverflow.com/questions/4828080/how-to-make-an-immutable-object-in-python
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REPL에서 mutable과 immutable에서 구분해봅시다. 몇가지만 해봅니다.
- list 는 mutable 입니다.
- 변수 a 에
1, 2, 3을 원소로 가지는 리스트를 할당하였습니다. - id는 변수의 메모리 주소값을 리턴해줍니다.
- a의 첫번째 원소를 변경한 후에도 id값은 변경없이 a의 변수가 변경되었습니다.
>>> a = [1, 2, 3] >>> id(a) 4393788808 >>> a[0] = 5 >>> a [5, 2, 3] >>> id(a) 4393788808 - set도 mutable입니다.
|=set에서 or 연산입니다. 합집합이 됩니다.- 값은 변경되었으나 id는 변함없습니다.
>>> x = {1, 2, 3} >>> x {1, 2, 3} >>> id(x) 4396095304 >>> x|={4,5,6} >>> x {1, 2, 3, 4, 5, 6} >>> id(x) 4396095304 - str은 immutable 입니다.
- s 변수에 첫번째 글자를 변경 시도하면 에러가 발생합니다.
- s에 다른 값을 할당하면, id가 변경됩니다. 재할당은 애초에 변수를 다시할당하는 것이므로 mutable과 immutable과는 다른 문제입니다. list또한 값을 재할당하면 id가 변경됩니다.
>>> s= "abc" >>> s 'abc' >>> id(s) 4387454680 >>> s[0] 'a' >>> s[0] = 's' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'str' object does not support item assignment >>> s = 'def' >>> s 'def' >>> id(s) 4388970768
2. 변수 간 대입
2-1 mutable한 객체의 변수 간 대입
- list의 얕은 복사를 확인 해봅니다.
- b 에 a를 할당하면 값이 할당되는 것이 아니라 같은 메모리 주소를 바라봅니다.
- b를 변경하면 같이 a도 바뀝니다.
- mutable한 다른 객체 또한 똑같은 현상이 나타납니다.
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a # shallow copy >>> b[0]= 5 >>> a [5, 2, 3] >>> b [5, 2, 3] >>> id(a) 4396179528 >>> id(b) 4396179528
2-2 immutable한 객체의 변수간 대입
- str 문자열의 얕은 복사를 확인해봅니다.
- list와 똑같이 b를 a에 할당하면 같은 메모리 주소를 바라보게 됩니다.
- 하지만 b에 다른 값을 할당하면 재할당이 이루어지며 메모리 주소가 변경됩니다.
- 고로 a와 b는 다른 값을 가집니다.
>>> a = "abc" >>> b = a >>> a 'abc' >>> b 'abc' >>> id(a) 4387454680 >>> id(b) 4387454680 >>> b = "abcd" >>> a 'abc' >>> b 'abcd' >>> id(a) 4387454680 >>> id(b) 4396456400
3. 얕은 복사(shallow copy)
- list의 슬라이싱을 통한 새로운 값을 할당해봅니다.
- 아래의 결과와 같이 슬라이싱을 통해서 값을 할당하면 새로운 id가 부여되며, 서로 영향을 받지 않습니다.
>>> a = [1,2,3] >>> b = a[:] >>> id(a) 4396179528 >>> id(b) 4393788808 >>> a == b True >>> a is b False >>> b[0] = 5 >>> a [1, 2, 3] >>> b [5, 2, 3] - 하지만, 이러한 슬라이싱 또한 얕은 복사에 해당합니다.
- 리스트안에 리스트 mutable객체 안에 mutable객체인 경우 문제가 됩니다.
id(a)값과id(b)값은 다르게 되었지만, 그 내부의 객체id(a[0])과id(b[0])은 같은 주소를 바라보고 있습니다.>>> a = [[1,2], [3,4]] >>> b = a[:] >>> id(a) 4395624328 >>> id(b) 4396179592 >>> id(a[0]) 4396116040 >>> id(b[0]) 4396116040- 재할당하는 경우는 문제가 없습니다. 메모리 주소도 변경되었습니다.
>>> a[0] = [8,9] >>> a [[8, 9], [3, 4]] >>> b [[1, 2], [3, 4]] >>> id(a[0]) 4393788808 >>> id(b[0]) 4396116040 - 하지만,
a[1]에 값을 변경하면b[1]도 따라 변경됩니다.>>> a[1].append(5) >>> a [[8, 9], [3, 4, 5]] >>> b [[1, 2], [3, 4, 5]] >>> id(a[1]) 4396389896 >>> id(b[1]) 4396389896 - copy 모듈의 copy 메소드 또한 얕은 복사입니다.
>>> import copy >>> a = [[1,2],[3,4]] >>> b = copy.copy(a) >>> a[1].append(5) >>> a [[1, 2], [3, 4, 5]] >>> b [[1, 2], [3, 4, 5]]
4. 깊은 복사(deep copy)
- 깊은 복사는 내부에 객체들까지 모두 새롭게 copy 되는 것입니다.
- copy.deepcopy메소드가 해결해줍니다.
>>> import copy >>> a = [[1,2],[3,4]] >>> b = copy.deepcopy(a) >>> a[1].append(5) >>> a [[1, 2], [3, 4, 5]] >>> b [[1, 2], [3, 4]]