[Python] Immutable 객체와 Mutable 객체

 

Everything is object in Python.

 

 

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Python 메모리 관리

 

부스트캠프 AI Tech 1기에서 강의를 듣던 중 Python의 변수 할당과 ==와 is 비교 연산자에 대해 배우게 되었다.

변수에 값을 할당할 때 또는 매개변수로 값을 전달할 때, Python은 C/C++ 또는 Java의 방식과 뭔가 다르다는 점을 깨닫게 되었다.

궁금한 점을 찾아보다가 얼떨결에 Python의 메모리 관리 방식에 대해 빡공을 하게 되었다.

 

뭔가 다르다는 것은 알겠는데 이해가 잘 되지 않아서 피어 세션 때 팀원 분들과 함께 이야기해보게 되었고,

Python의 Mutable 객체와 Immutable 객체에 대해 듣게 되었다.

그리고 개인 학습 시간에 추가적으로 Python의 메모리 관리에 대해 찾아보면서 상당히 흥미로운 내용들을 발견했다!🥳

 

 

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1. Mutable과 Immutable 타입

 

 

• Immutable : 숫자(number), 문자열(string), 튜플(tuple)
• Mutable : 리스트(list), 딕셔너리(dictionary), NumPy의 배열(ndarray)

 

 

• Immutable 타입

아래의 소스코드를 볼 때, C/C++과 같은 언어는 b = a가 실행되면 값을 a에서 b로 복사하는 것으로 볼 수 있다.

그러나 Python은 Everyting is object 정신을 지니고 있다.

뭔가 다르다.

 

a = 9999
b = a
c = 9999
print(f'initial a({a}): {str(id(a))}')
print(f'initial b({b}): {str(id(b))}')
print(f'initial c({c}): {str(id(c))}')
print('---------------------------------')
b = 10000
print(f'modified a({a}): {str(id(a))}')
print(f'modified b({b}): {str(id(b))}')
c = 123
print(f'modified c({c}): {str(id(c))}')

# 결과
initial a(9999): 140187690856656
initial b(9999): 140187690856656
initial c(9999): 140187690856656
---------------------------------
modified a(9999): 140187690856656
modified b(10000): 140187690856624
modified c(123): 4508199520

 

 

Python의 값 할당은 9999라는 int object를 만들고, 변수 a가 이것을 가리키는 방식으로 작동한다.

b = a 문장이 실행되면 변수 b는 이미 만들어진 9999라는 int object를 그냥 가리키기만 하는 것이다.

 

변수의 고유값(또는 메모리 주소)을 알려주는 id() 메서드를 이용하면 이를 더욱 직관적으로 확인할 수 있다.

 

위 소스코드에 대한 실행 결과를 보면 a의 id는 140187690856656라는 값을 갖는다.

이어서, a로부터 무언가를 넘겨받은 b도 동일한 값인 140187690856656를 id로 갖는다.

c는 초기값이 9999로 동일한데, id가 140187690856656인 것을 확인할 수 있다.

 

서로 다른 변수일지라도 같은 값을 할당받는다면 같은 int 객체를 가리키게 되고,

값이 변한다면 또 다른 값의 객체를 생성하고 이것을 가리키게 되는 것이다.

 

Immutable 타입인 숫자/문자열/튜플은 모두 동일하게 작동한다.

 

 

📝 참고

같은 값이어도 실행할 때마다 다른 주소를 갖는다.

a = 100이 처음 선언되었을 때, 100의 주소는 그때그때 다르다는 것이다.

a = 100
print(id(a))

실제로 이 코드를 실행하면, 매번 다른 id 값을 갖는다는 것을 확인할 수 있었다.

 

 

• Mutable 타입

x = [1,2,3]
y = x
y += [4,]

print(x)  # [1,2,3,4]
print(y)  # [1,2,3,4]

 

위에서 두번째 줄까지 실행하면 x, y는 모두 [1,2,3]을 가리키게 된다. 이후 y를 변경하면 x 역시도 변경되게 된다.

즉, C/C++ 관점에서 보면 포인터 연산 또는 레프런스 변수로 선언한 것과 유사함을 알 수 있다.

쓰기가 가능한 컨테이너는 mutable 이므로 shallow copy 가 되는 것으로 이해할 수도 있다.

 

immutable 타입은 직접 값이 변경되는 deep copy로 이해할 수 있다.

반면, mutable 타입은 내부적으로 shallow copy만을 적용한다.

이는 copy.deepcopy()를 통해 deep copy를 할 수 있게 된다.

 

 

 

 

2. Python의 매개변수 전달

 

• Immutable 타입

def foo(a):
    print(f'local a: {a}')  # local a: 100
    print(f'local id: {id(a)}')  # local id: 4411828096
    a += 2
    print(f'local changed a: {a}')  # local changed a: 102
    print(f'local changed id: {id(a)}')  # local changed id: 4411828160


a = 100
print(f'main a: {a}')  # main a: 100
print(f'main id: {id(a)}')  # main id: 4411828096
foo(a)

 

Immutable 타입은 함수의 파라미터로 값을 넘길 때, Call by value처럼 작용한다.

foo 함수의 a와 바깥의 a는 이름도 같고, 같은 100이라는 int object를 가리키지만 foo 함수에서 수정하면서 다른 int object를 가리키게 된다. 이전에 넘겨받은 a에는 아무런 영향을 주지 않게 된다.

마치 C/C++에서 함수의 매개변수를 넘겨줄 때 Call by value처럼 말이다.

 

 

• Mutable 타입

def foo(a):
    print(f'local a: {a}')  # local a: []
    print(f'local id: {id(a)}')  # local id: 140404441297376
    a.append(1)
    print(f'local changed a: {a}')  # local changed a: [1]
    print(f'local changed id: {id(a)}')  # local changed id: 140404441297376


a = []
print(f'main a: {a}')  # main a: []
print(f'main id: {id(a)}')  # main id: 140404441297376
foo(a)
print(f'main changed a: {a}')  # main changed a: [1]
print(f'main changed id: {id(a)}')  # main changed id: 140404441297376

 

Mutable 타입은 함수의 파라미터로 값을 넘길 때, Call by reference처럼 작용한다.

mutable하므로 동일한 list object에 값을 추가하게 되고, 이는 바깥의 list인 a에 추가하는 것과 동일하다.

 

 

 

 

마무리

Mutable한지, Immutable 한 지에 따라 메모리에서 작용하는 방식이 다르다는 것을 확인할 수 있었다.

Python을 좀 더 이해할 수 있게 된 만큼, 앞으로 파이썬으로 코딩할 때 더 깊게 이해할 수 있을 것 같다.

만---족👍

 

 

 

 

 

 

 

- 참조

1. 공학자를 위한 Python 2.1.7 mutable vs immutable(https://wikidocs.net/32277)

2. python 메모리 관리(memory allocation)(https://leemoney93.tistory.com/25)

3. Python의 Call by assignment 개념(https://jins-dev.tistory.com/entry/Python-%EC%9D%98-Call-by-assignment-%EC%9D%98-%EA%B0%9C%EB%85%90)