python可变数据类型与不可变数据类型，以及内存地址知识感悟_可变类型对象所指向的地址

一：python中可变类型数据与不可变类型数据

（1）两者区别：主要区别是用变量名对该数据类型中的数据（值）进行修改操作，是否会再创建一个新地址来储存修改后的数据类型。

2.面对一些嵌套数据类型的复杂数据类型进行修改，哪些数据类型对应的地址改变，那些对应的不改变呢？

# 可变——可变——不可变
# 第一种 列表——列表——数值
# 测试可变数据类型的元素数据类型中嵌套可变数据类型
list = [[1,2],[12],8]
print(list[0])
print('原来',id(list),'可变') # 地址2612460630272
print('原来',id(list[0]),'可变')# 地址2612460310784
print('原来', id(list[0][1]),'不可变')# 地址 140730001836504
print('*'*5,"改变大楼的中楼")
# 测试改变可变数据类型嵌套可变数据类型
list[0][1]=5
print(list)
print('改变内部可变数据类型的值',id(list),'可变')# 地址 2612460630272
print('改变内部可变数据类型的值',id(list[0]),'可变')# 地址 2612460310784
print('我就是最小改变具体值的具体位置', id(list[0][1]),'不可变')# 地址140730001836600d

得出结论：

# 所有可变数据类型相当于可变形的布袋，里面的数据发生改变，不需要换布袋，即地址不会发生改变，
# 不可变数据类型相当于是有量身定制的布袋，当你改变不可变数据类型的值时，它就换了另一个布袋（另一个地址）
# 两者关系（嵌套）：可变数据类型嵌套不可变数据类型，如列表嵌套数据类型（list[1,5,6]）当把list[1]=2,
# 这个可变数据类型列表的地址不会改变print（id（list）不会改变，
# 而id(list[1])）看的是数值型地址（不可变数据类型）地址会改变，因为当你改变了这个值，那个量身定制的布袋需该改变
tip:判读该数据类型通过打印该地址里的值

3.一些疑惑的地址特殊情况：

（1）：

set1= {1,3}
set2= {2,5,3,1}
print('交集的地方')
print(id(set2 & set1))  # 地址1915277928800没有变量指向它
set5 = set() # 创建一个空集合，tip:就算不是空集合，打印结果也一样，即地址相同。
print(id(set5)）# 地址1915277928800

因为只是打印set2 & set1也就是没有把它储存，所以它没有固定地址，所以当你打印set2 & set1的地址时，它会打印出这句print(id(set2 & set1))下面最近的定义的一个有地址变量的id。（如果你对这句话有疑惑，那就看看如下的代码吧！！！）

set1= {1,3}                                          
set2= {2,5,3,1}                   
set5 = set()# 建设一个空集合         
print(id(set2 & set1)) #打出2232035960736         
print(id(set5))   #打出2232035961184       tip: 这时候打出来的地址不同了。              

set1= {1,3}
set2= {2,5,3,1}
print(id(set2 & set1)) # 2264372537696
set5 = set()
print(id(set5)) # 2264372537696           tip:这时候打出来的地址就相同了。

二：缓存

1.缓存概念：是指访问速度比一般随机储存器（RAM）快的一种高速存储器。通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。

2.缓存的缺点：

缓存雪崩：‌当多个缓存中的数据同时失效时，‌所有新的数据请求都会直接访问数据库，‌导致数据库压力突增，‌可能造成服务响应延迟甚至服务器崩溃

数据不一致：‌在高并发场景下，‌如果先写数据库再写缓存的操作不成功，‌可能导致数据库和缓存中的数据不一致。‌这是因为写缓存的操作可能失败，‌但数据库已经更新，‌导致缓存中的数据是旧的，‌而数据库中的数据是新的

资源浪费：‌每次写操作都需要写入缓存，‌如果缓存的计算复杂，‌会浪费系统资源，‌尤其是在写多读少的业务场景中更为明显

3.CPU读取数据：

解释：CPU优先从速度快的CPU缓存中查找数据，如果没找到，在从速度比较慢的内存中找数据，在返回给CPU，中间通过cache来调节速度问题。

4.解决缓存问题：（F5或Ctrl+5）两者是有区别的，自己查查。（注意如何按F5而不是减少亮度）。