Python: Mutable and Immutable objects

Mutable과 Immutable에 대해 다시 정리해 보는 도중, 좋은 포스트를 찾아 참고하여 정리하였습니다.
Python Basics: Mutable vs Immutable Objects

Mutable, Immutable

Mutable과 Immutable의 개념은 거의 대부분의 언어에서 사용되고 있습니다. 간단히 설명하자면 Mutable object는 값이 변경될 수 있는 상태이고, immutable object는 값이 변경될 수 없는 상태입니다.

Immutable object in python

파이썬에서 모든 빌트인 타입들과, 몇개의 특수한 containers들이 immutable 합니다. 특수한 컨테이너는 대표적으로 tuple, frozen set 등이 있습니다.

빌트인 타입은 int, float, boolean, str 등 여러가지가 있습니다. Built-in 타입의 자세한 내용은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#built-in-types

Immutable 하다는 것은 수정이 불가한 상태라고 했는데, 생각해보면 정수형 변수들은 다양한 연산자를 통해 값을 자유롭게 수정 할 수 있습니다.

a = 1
print(type(a))  # <class 'int'>
print(a)  # 1
a += 1
print(a)  # 2

Python object

왜 이런가 보기 전에 python object에 대해 잠깐 이야기해보겠습니다. Python의 모든 코드는 object 혹은 object들 간의 관계로 나타내어집니다(object들 간의 관계로 이어져있다는 것을 잘 기억해주세요!). int, str 등의 소스를 보면 모두 object를 상속받고 있는 것을 확인할 수 있습니다. 이 object는 identity, type, 그리고 value를 항상 가지고 있습니다.

Identity
object의 identity(이하 id)는 한번 생성된 이후로 절대 변경되지 않습니다. 객체의 메모리 주소와 비슷한 느낌이라고 생각하시면 됩니다. Python에서 is 연산자를 통한 비교는 이 id를 비교하는 것입니다. 객체의 id값을 확인하고 싶다면 id(some_object)를 통해 확인하시면 됩니다.

Type
object의 type은 해당 객체가 어떠한 값을 가지고 어떠한 연산을 할 수 있는지를 알 수 있게 해줍니다. 해당 객체 type의 소스에 사용하려는 연산이 없으면 error를 나타냅니다. Integer 객체에 len()을 사용하면 TypeError를 나타내는 것과 같이요.

Value
object의 value가 해당 객체가 mutable 한지, immutable 한지를 결정합니다. 객체의 value가 변경 가능하다면 mutable, 변경 불가하다면 immutable입니다.

int is not mutable

다시 값을 자유롭게 변경하던 int type a를 확인해보겠습니다. 앞서 a의 value와 type은 확인해보았지만 id는 확인해보지 않았습니다.

a = 1
print(a)  # 1
print(id(a))  # 140607361250004
a += 1
print(a)  # 2
print(id(a))  # 140607361250005

위와 같이 a의 값을 수정 후 id를 확인한다면 다른 id 값을 가지고 있는 것을 알 수 있습니다. 객체의 id는 생성 후 절대 변경되지 않는다고 하였으니 위에서 1을 할당한 a와 아래에서 2를 할당한 a는 다른 객체라는 것을 알 수 있습니다. 결국 int는 immutable 하다는 것을 알 수 있습니다.

처음 선언한 id 값으로 140607361250004를 가지는 객체는 더이상 아무런 객체와 참조 관계를 가지고 있지 않으므로 나중에 garbage collector가 수거해 갈 것입니다. int type 객체 뿐만이 아닌 모든 빌트인 타입을 가지는 객체들은 위와 동일한 결과를 보일 것입니다.

immutable containers

Container란 다른 객체로의 참조를 가지고 있는 객체입니다. list, tuple, dictionary 등을 예로 들 수 있습니다. 대부분의 컨테이너는 mutable하지만, 간혹 immutable 한 컨테이너가 있습니다. tuple, frozen set 등을 예로 들 수 있습니다. Immutable한 컨테이너를 수정하면 아래와 같은 상황이 일어납니다.

t = (1, 2, 3)
type(t)  # <class 'tuple'>
print(t[0])  # 1
t[0] += 1  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
t[0] = 10  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Tuple이 포함하고 있는 다른 객체의 값을 수정하는 것은 불가능하지만, 다른 tuple과 + 혹은 += 연산자를 통해 합치는 것은 가능합니다. 하지만 이는 위 int type 예시와 같이 기존의 tuple에 다른 tuple을 붙이는 것이 아니라, 아예 새로운 tuple을 만드는 것입니다.

mutable container in immutable container

그런데 immutable 컨테이너가 immutable한 객체가 아닌 mutable한 객체를 포함하고 있으면 어떨까요? 물론 immutable한 컨테이너는 mutable한 객체를 가지고 있을 수 있습니다. Immutable한 tuple type 컨테이너가 mutable한 list type 객체를 가지고 있는 예를 들어보겠습니다

l = [1, 2 ,3]
t = (l, 4, 5)  # list in tuple!
print(t)  # ([1, 2, 3], 4, 5)
print(id(t))  #  14060740260006
l[0] = 100
print(t)  # ([100, 2, 3], 4, 5)
print(id(t))  # 14060740260006

아니 이럴수가, 분명 tuple은 immutable한데 tuple의 값이 변경되었습니다. Id 값이 같은 것을 보아하니 다른 객체가 생성된 것도 아닌것으로 보입니다. 사실 위에서 object에 대한 설명을 잠깐 할 때 python 코드는 object들 간의 관계로 이루어져 있다는 말과, 위에서 컨테이너는 다른 객체로의 참조로 이루어져 있다는 말을 보면 왜 이런지 이해가 갈 것입니다.

사실 tuple t는 [1, 2, 3], 2, 3의 값 자체를 가지고 있는 것이 아니라 해당 값들을 가지는 각 객체들의 주소를 가지고 있는 것입니다. 결국 l[0] = 100을 통해 tuple t의 값 (l의 주소: l의 id 또한 변경되지 않습니다.)은 전혀 변경되지 않았으니 immutable함을 잘 지켰다는 것을 알 수 있습니다.

그렇다는 것은 아무리 mutable 한 객체로의 참조를 가지고 있다 하더라도 참조하는 객체의 주소가 변경되어서는 안되겠죠? 즉, 아래 예시와 같이 아예 다른 객체를 집어넣은 것은 불가하다는 뜻입니다.

t = ([1, 2, 3], 4, 5)
t[0] += [6 ,7]  # // TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
print(t)  # ([1, 2, 3, 6, 7], 4, 5)
t[0] = [6, 7, 8]  # // TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
print(t)  # ([1, 2, 3, 6, 7], 4, 5)

잠깐만요, 뭔가 이상한 부분을 눈치채셨나요? 두번째 줄에서 t[0] += [6, 7]을 실행했을 때 TypeError가 나타났는데 다음 줄에서 t를 출력해보니 t[0]에 [6, 7]이 정상적으로 합쳐져있습니다. 일단 list와 list 간 += 연산자를 사용하여도 새로운 리스트가 생성되는 것이 아니라 기존의 리스트에 다른 리스트가 합쳐지는 것이므로 t[0] += [6, 7]은 당연히 정상적으로 실행되어야 하는 것이 맞습니다. 네번째 줄의 t[0] = [6, 7, 8]는 아예 새로운 리스트로 교체하는 것이므로 불가한 것이 맞습니다.

이러한 현상이 일어나는 이유는 다음 포스트에 작성해보록 하겠습니다.

mutable objects

우리가 자주 사용하는 list, dictionary, set 등 많은 컨테이너들은 mutable합니다. 컨테이너가 포함하는 값들이 자유롭게 변경될 수 있습니다.

l = [1, 2, 3]
print(id(l))  # 14060740040007
l[0] = 100  # 예 1
print(l)  # [100, 2, 3]
print(id(l))  # 14060740040007
l.append(3000)  # 예 2
print(l)  # [100, 2, 3, 3000]
print(id(l))  # 14060740040007
l.extend([-1])  # 예 3
print(l)  # [100, 2, 3, 3000, [-1]]
print(id(l))  # 14060740040007
l.pop()
print(l)  # [100, 2, 3, 3000]
print(id(l))  # 14060740040007

위 코드의 예 1과 같이 mutable한 객체의 값(list는 컨테이너이므로 다른 객체로의 참조)이 자유롭게 변경될, 수 있습니다. 예 2, 3, 4와 같이 해당 컨테이너의 타입이 가지는 함수를 사용하여 새로운 데이터를 추가 및 삭제 또한 가능합니다. list type은 append(), extend(), pop() 등의 구현된 메서드들을 사용할 수 있습니다.

mutable dictionary

dictionary type을 가지는 객체들은 분명 mutable합니다. 아래 코드와 같이 자유롭게 값의 추가, 수정, 삭제가 가능합니다.

d = {
    'a': 1,
    'b': 2,
    'c': 3
}
d['a'] = 4
print(d)  # {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6}
d['d'] = 7
print(d)  # {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6, 'd': 7}
del(d['a']) print(d)  # {'b': 5, 'c': 6, 'd': 7}

위 코드의 여섯번째 줄과 같이 값을 자유롭게 변경할 수 있는 것을 볼 수 있습니다. 그런데 python dictionary는 key, value를 가지는 hash table 구현체입니다. 위 예시에서 value는 변경해보았지만, key를 수정해본다면 어떨까요? 결론부터 말씀 드리면 이는 불가능합니다. Python dictionary의 key는 반드시 immutable한 type의 객체이어야 합니다. 만약 mutable 한 객체를 dictionary의 key로 설정해본다면 어떻게 될까요?

l = [1, 2, 3]  # mutable list type object
d = {}  # same as d = dict()
d[l] = [1, 2, 3]  # TypeError: unhashable type: 'list'

s = {1, 2, 3}  # mutable set type object
d[s] = {1, 2, 3}  # TypeError: unhashable type: 'set'

print(d)  # {}  -> empty!

위 코드와 같이 dictionary의 key를 mutable한 type의 객체로 지정하는 것은 애초에 불가능 한 것을 알 수 있습니다.

위에서 설명한 immutable한 string type 객체를 사용한 예를 보겠습니다.

string_key = 'a'
d = {
    string_key: 1,
    'b': 2,
    'c': 3
}
print(d)  # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
string_key = 'z'
print(d)  # {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

당연한 결과입니다. 첫번째 줄의 string_key(이하 sk1)와 여덟번째 줄의 string_key(이하 sk2)는 전혀 다른 객체입니다. 우리가 잠시 사용한 변수명만 우연히 같았을 뿐입니다. 즉, d는 key로 항상 sk1을 사용하고 있었고, sk2는 키로 가진 적이 없었던 것입니다.

여담으로 sk1은 d가 참조하고 있고, sk2는 현재 변수 string_key가 참조하고 있으니 sk1과 sk2 모두 garbage collector에 의해 수거될 일은 없을 것입니다 (참조를 제거하기 전까지는).

Python dictionary의 key는 immutable한 타입의 객체라면 어떤것이든 사용이 가능합니다. tuple type 객체, frozen set type 객체 모두 dictionary의 key로 사용 가능합니다.

t = (1, 2, 3)
fs = frozenset([4, 5, 6])
d = {
    t: (1, 2, 3),
    fs: [4, 5, 6]
}
print(d)  #{(1, 2, 3): (1, 2, 3), frozenset({4, 5, 6}): [4, 5, 6]}

읽어주셔서 감사합니다!