[Python] Mutable, Immutable

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결론 요약

Mutable	Immutable
객체 생성 후, 상태 수정 가능 (메모리 주소 유지)	객체 생성 후, 상태 수정 불가 (메모리 주소 바뀜)
스레드로부터 안전하지 않다	스레드로부터 안전
list set dicitionary	numbers ( int, float, rational, decimal, complex & boolean) str tuple frozen set

Immutable 예제 코드

# Immutalbe 예제
print("="*30)
print("     Immutable Int 예제")
print("="*30)
num1 = 1
num2 = 1
num3 = 1

print(f"num1 : {num1}, 주소 : {id(num1)}")
print(f"num2 : {num2}, 주소 : {id(num2)}")
print(f"num3 : {num3}, 주소 : {id(num3)}")

# 값 변경
num1 += 1
num2 += 2
num3 += 1

print(" -----------값 변경-----------")
print(f"num1 : {num1}, 주소 : {id(num1)}")
print(f"num2 : {num2}, 주소 : {id(num2)}")
print(f"num3 : {num3}, 주소 : {id(num3)}")
print()
print()
print()
print("="*30)
print("      Immutable str 예제")
print("="*30)
str1 = "abc"
str2 = "abc"
str3 = "abc"

print(f"str1 : {str1}, 주소 : {id(str1)}")
print(f"str2 : {str2}, 주소 : {id(str2)}")
print(f"str3 : {str3}, 주소 : {id(str3)}")

print(" -----------값 변경-----------")
str1 = str1.replace("a", "c")
str2 = "cbc"
str3 = str3.upper() # 대문자로 변경

print(f"str1 : {str1}, 주소 : {id(str1)}")
print(f"str2 : {str2}, 주소 : {id(str2)}")
print(f"str3 : {str3}, 주소 : {id(str3)}")

출력 결과

Python Immutable 예제

Immutable 예제 설명 (문자열 풀링)

 Int와 str는 Immutable(불변) 자료형입니다. 한 번 생성된 Int 객체의 값은 변경할 수 없어, 값을 변경하려면 새로운 Int 객체를 생성하고 해당 변수를 업데이트해야 합니다. 이로 인해 같은 값을 가지는 Int변수들이 같은 주소를 가지게 됩니다.

다만, Python에서는 작은 정수 및 일부 문자열을 캐시하는 문자열 풀링 기능을 사용하는데, 문자열 풀링 기능은  작은 정수 및 일부 작은 문자열은 미리 생성되어 캐시에 저장하는 것인데, 해당 기능을 통해 같은 값을 가지는 변수는 동일한 객체를 잠조할 수 있으며 이로 인해, 작은 숫자나 공통 문자열을 여러 번 사용할 때 메모리를 절약할 수 있습니다.

예를 들어, "abc"와 같은 간단한 문자열은 문자열 풀링에 의해 시되므로 같은 값을 가지는 변수는 동일한 주소를 가질 수 있습니다. 그러나 문자열이 변경되면(Replace, 대문자 변경 등), 새로운 문자열 객체가 생성되고 새로운 주소를 가지게 됩니다.

Mutable 예제 코드

# Mutalbe 예제
print("="*30)
print("     Mutable List 예제")
print("="*30)
arr1 = ['a', 'b', 1]
arr2 = ['a', 'b', 1]
arr3 = ['a', 'b', 1]

print(f"arr1 : {arr1}, 주소 : {id(arr1)}")
print(f"arr2 : {arr2}, 주소 : {id(arr2)}")
print(f"arr3 : {arr3}, 주소 : {id(arr3)}")

# 값 변경
arr1.append(2) # ['a', 'b', 1, 2]
arr2.append(2) # ['a', 'b', 1, 2]


print(" -----------값 추가-----------")
print(f"arr1 : {arr1}, 주소 : {id(arr1)}")
print(f"arr2 : {arr2}, 주소 : {id(arr2)}")
print(f"arr3 : {arr3}, 주소 : {id(arr3)}")
print()
print("="*30)
print("     Mutable Dictionary 예제")
print("="*30)
d1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
d2 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
d3 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

print(f"d1 : {d1}, 주소 : {id(d1)}")
print(f"d2 : {d2}, 주소 : {id(d2)}")
print(f"d3 : {d3}, 주소 : {id(d3)}")

print(" -----------값 변경-----------")
d1['a'] = 11
d2['d'] = 22

print(f"d1 : {d1}, 주소 : {id(d1)}")
print(f"d2 : {d2}, 주소 : {id(d2)}")
print(f"d3 : {d3}, 주소 : {id(d3)}")

 

출력 결과

Python mutable 예제

Mutable 예제 설명

 메모리에 각각 값들이 생성되고 참조를 하기에 주소가 다르며, Immutable와는 다르게 해당 객체의 값을 변경할 수 있어,  내부의 값이 변경된다고 해도, 새로운 객체를 만들 필요 없이 동일한 객체를 계속 참조하게 됩니다.

스레드 안정성

 Mutable유형의 데이터가 스레드로부터 안전하지 않은 이유는 데이터의 상태가 변결될 수 있기에, 여러 스레드가 동시에 해당 데이터를 수정하려고 시도하면 데이터 무결성 문제 발생 가능합니다. 이러한 데이터 유형을 스레드로부터 안전하게 사용하려면 락(lock)과 같은 명시적인 스레드 동기화 메커니즘을 사용해야 하며,  Immutable유형의 데이터는 값을 변경할 수 없기에 무결성을 보존하기 위한 별도의 동기화가 필요하지 않아. 이는 스레드로부터 안전한 특성을 제공합니다.

Reference

https://a-littlecoding.tistory.com/87

[Python] Mutable, Immutable한 자료구조에 대해 공부해보자

https://blockdmask.tistory.com/570

[python] 파이썬 mutable, immutable 객체에 관해서