内置类型与内存模型

在 python-fundamentals 里你已用过 list、dict、set；本课深入可变/不可变、引用语义、拷贝与性能，这是写出正确并发代码与高效算法的前提。路线图节点见 /roadmaps/python；AI 数据处理常涉及大量容器操作，可与 ai-agents-essentials 并行。

学习目标

• 区分可变对象与不可变对象及其赋值行为
• 正确使用浅拷贝、深拷贝与 copy 模块
• 理解 dict/set 的哈希要求与常见性能陷阱

可变 vs 不可变

# 不可变：int, float, str, tuple, frozenset, bytes
a = "hello"
b = a
b = b + " world"   # 创建新 str，a 不变

# 可变：list, dict, set, bytearray
xs = [1, 2, 3]
ys = xs
ys.append(4)       # xs 也变成 [1, 2, 3, 4]

函数默认参数的可变陷阱：

def add_item(item, bucket=[]):  # 危险：共享同一 list
    bucket.append(item)
    return bucket

# 正确写法
def add_item_safe(item, bucket=None):
    if bucket is None:
        bucket = []
    bucket.append(item)
    return bucket

拷贝

import copy

original = {"tags": ["python", "async"], "meta": {"level": "advanced"}}
shallow = copy.copy(original)
deep = copy.deepcopy(original)

shallow["tags"].append("typing")   # original["tags"] 也会变
deep["meta"]["level"] = "expert"   # original 不受影响

dict 与 set 的哈希

键必须是可哈希的（不可变且实现 __hash__）：

# OK
registry = {("pya-types", 1): "lesson"}

# TypeError: unhashable type 'list'
# bad = {[1, 2]: "value"}

练习

• 写一段代码演示 is 与 == 在 small int 与 list 上的差异
• 用 timeit 比较 list 推导与 for 循环构建 1e5 元素列表的耗时
• 解释为何 dict 键不能是 list

小结

Python 变量是引用，不是盒子。 掌握可变性与拷贝，才能避免隐蔽 bug，并为 OOP 与 async 共享状态问题做好准备。