Python - Mutable vs Immutable

* 바쁘신 분들을 위한 3줄 요약

1. mutable이란, "메모리 주소를 유지한 채 값을 변경할 수 있다"란 뜻이다.

2. list, dict 등은 변경 가능(mutable)하며

3. int, float, string, tuple 등은 변경 불가능(immutable)하다.

 

 

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Mutable, Immutable은 무슨 뜻일까?

mutable은 변경가능이란 뜻이며 immutable은 변경 불가능이란 뜻입니다.

 

python에서 변경 가능(mutable)한 Data Type으로는 list, dict 등이 있으며,

변경 불가능(immutable)한 Data Type으로는 int, float, string, tuple 등이 있습니다.

 

하지만 이 정도의 설명으로는 오해를 하기 쉽습니다. int는 정말로 변경이 불가능한가요?

>>> a = 1000
>>> a = 2000
>>> print(a)
2000		## 값이 바뀜

 

위의 코드에서는 a에 할당된 int 값을 변경 했습니다. 어떻게 된 일일까요? 이는 "변경"의 대상이 a변수의 값이라 생각했기 때문입니다. immutable의 특성은 메모리 주소의 값 관점에서 생각해야 올바른 의미를 알 수 있습니다.

>>> a = 1000
>>> hex(id(a))
0x1bfe0932  	## a의 주소

>>> a += 2000
>>> hex(id(a))
0x1bce2be3  	## 주소가 바뀜

 

값을 변경하니 주소값이 바뀝니다. 메모리 주소에 할당된 int객체는 값을 바꿀 수는 없습니다. (immutable)

 

그렇다면 변경이 가능(mutable) 한 list는 어떨까요?

>>> a = [1, 2, 3]
>>> hex(id(a))
0x2cba8301

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> hex(id(a))
0x2cbce103	## 주소가 바뀜

 

이게 어찌된 일일까요? list의 값을 바꿨더니 주소가 변했습니다. 이는 "=" 연산자가 a를 새로운 주소에 할당했기 때문입니다. mutable한 성질을 확인하려면, "=" 연산자를 통해 새로운 할당이 아닌, 그 객체 자체의 값을 변경해야 합니다.

 

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Mutable 예제

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> hex(id(a))
0x3daac14642f

>>> a[0] = 5
>>> a
[5, 2, 3, 4]    ## 첫번째 값이 바뀜
>>> hex(id(a))
0x3daac14642f   ## 주소가 유지됨

 

list의 원소를 바꾸었음에도 메모리 주소값이 유지됩니다.(mutable)

 

주소가 유지되면 어떤 특징이 생길까요? 바로 같은 주소를 공유하는 변수들을 한 번에 컨트롤 할 수 있게 됩니다.

아래는 a와 b에 같은 주소를 할당 한 예제입니다.

>>> a = [0]
>>> b = a      	## 같은 주소를 갖도록 지정
>>> hex(id(a))
0xabfe2757
>>> hex(id(b))
0xabfe2757  	## a와 b가 서로 같은 주소를 가진다.

>>> a += [1] 	## 혹은 .append method를 사용해도 된다.
>>> print(a)
[0, 1]       	## a의 값을 변경하면

>>> print(b)
[0, 1]         	## b까지 변경이 되었음을 알 수 있다.

>>> hex(id(b))
0xabfe2757   	## b의 주소는 유지.

 

단, a += [1]이 된다고 해서 a = a + [1]로 하면 안됩니다. "=" 연산자는 새로운 변수를 생성하여 새로운 주소를 할당합니다.

>>> a = [0]
>>> b = a      	## 같은 변수로 지정
>>> hex(id(a))
0xabfe2757
>>> hex(id(b))
0xabfe2757  	## a와 b가 서로 같은 주소를 가진다.

>>> a = a + [1]	## a를 새로 생성하였다.
>>> hex(id(a))
0xabf21594    	## a는 이제 새로운 주소에 저장이 되었다.

>>> print(a)
[0, 1]       	## a의 값을 변경해도

>>> print(b)
[0]         	## b의 값은 변경되지 않는다.

>>> hex(id(b))
0xabfe2757   	## b의 주소는 유지.

 

이처럼 immutable과 mutable의 특성을 잘 이해한다면, list로 다차원 배열을 어떻게 구현해야 할 지 알 수 있습니다. 

아래는 누구나 한번쯤은 실수해보는 2차원 list 선언 예제입니다.

>>> a = [0] * 10          	## immutable한 0을 복사해서 1차원 list을 선언. 
>>> print(a)             	## a는 다음과 같다.
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

>>> a[0] = 1              	## list 내의 값을 변경한다.
>>> print(a)             	## 값이 의도대로 변경되었다.
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

>>> a = [[0] * 10] * 10  	## mutable한 list를 복사해서 2차원 list를 선언
>>> print(a)             	## 정상 같지만, 안쪽 list들은 전부 같은 주소를 가리킨다.
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]] 

>>> a[0][0] = 1            	## 2차원 배열된 list의 (0, 0)을 바꿔보았다.
>>> print(a)            	## 안쪽 list들의 첫번째 값이 전부 바뀌었다.
[[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

>>> hex(id(a[0]))
0x12cba3059               	## 첫번째 열의 주소.
>>> hex(id(a[1]))
0x12cba3059               	## 첫번째 열과 두번째 열의 주소가 같다.

 

list 2차원 배열은 아래 코드와 같이 선언해야 합니다. for문을 통해 각각의 list를 전부 다른 객체로 선언했습니다.

a = [[0 for x in range(10)] for y in range(10)]

 

 

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* reference

https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#immutable-sequence-types

https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#mutable-sequence-types