Python中可变类型包括list、dict、set、bytearray；不可变类型包括int、float、complex、str、tuple、bytes、frozenset、NoneType、bool；赋值和函数传参时，可变对象共享内存，不可变对象创建新对象。
Python中数据类型的可变性，直接决定变量赋值、函数传参、内存行为和程序逻辑是否符合预期。核心在于：可变对象（如list、dict、set）的内容可原地修改，不可变对象（如int、str、tuple）一旦创建就不能改变其值——任何“修改”操作实际是生成新对象。
哪些类型是可变的？哪些是不可变的？
常见可变类型：
• list：支持append()、pop()、切片赋值等原地修改
• dict：支持增删键值对、更新值
• set：支持add()、remove()、update()
• bytearray（注意不是bytes）
常见不可变类型：
• int、float、complex：数值运算返回新对象
• str：所有字符串方法（如upper()、replace()）都返回新字符串
• tuple：虽可嵌套可变对象，但自身元素不能增删或替换
• bytes、frozenset、NoneType、bool
可变与不可变带来的典型行为差异
赋值时：
• 不可变对象赋值是“绑定新引用”，a = 5; b = a; a = 10 → b仍是5
• 可变对象赋值是“共享同一对象”，a = [1,2]; b = a; a.append(3) → b也变成[1,2,3]
函数参数传递时：
• 传入不可变对象，函数内重新赋值不影响外部（形参只是局部绑定）
• 传入可变对象，函数内调用原地方法（如list.sort()、dict.clear()）会改变原始对象
• 注意：若在函数内执行 a = [4,5]（重新赋值），不会影响外部，因为只是改变了局部变量a的指向
如何判断一个对象是否被修改？看id()和==
id()返回对象内存地址，是判断“是否同一对象”的最直接依据：
• 不可变对象：x = "hello"; y = x.upper(); id(x) != id(y)（一定是不同对象）
• 可变对象：x = [1,2]; y = x; x.append(3); id(x) == id(y)（仍是同一个对象）
而 == 比较的是值是否相等，与可变性无关。例如两个内容相同的list，id不同但 == 为True。
实用建议：避免意外共享与理解深浅拷贝
• 当需要独立副本时：
– 浅拷贝适用于一层不可变元素的list/dict：list.copy()、dict.copy()、copy.copy()
– 深拷贝应对嵌套可变结构：import copy; copy.deepcopy(obj)
• 函数设计时，若不希望修改原始输入，对可变参数做防御性拷贝（尤其公共库函数）
• 使用tuple代替list作为字典键或集合元素，正是利用其不可变性保障哈希安全
• 字符串拼接频繁时避免+循环（产生大量中间str对象），改用join()更高效
