让我们首先考虑正方形和长方形。如果我们认为在接口方面，忽略了实现细节，方块是否是矩形的子类型？
子类型的定义取决于Liskov代换原理。为了成为一个子类型，它必须能够完成超级类型所做的一切。
如何定义矩形的接口？
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zope.interface import Interface
class IRectangleInterface:
get_length:
"""Squares can do that"""
get_width:
"""Squares can do that"""
set_dimensions length width:
"""Uh oh"""
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如果这是定义，则方块不能是矩形的子类型；它们不能响应set_dimensions方法，如果长度和宽度不同。
另一种方法是选择制作矩形。不变.
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class IRectangleInterface:
get_length:
"""Squares can do that"""
get_width:
"""Squares can do that"""
with_dimensions length width:
"""Returns a new rectangle"""
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现在，一个正方形可以是一个矩形。它可以返回一个新的矩形(通常不是正方形)with_dimensions被称为，但它不会停止成为一个正方形。
这似乎是一个学术问题-直到我们考虑到，从某种意义上说，正方形和长方形是它们两边的容器。在我们理解了这个例子之后，更实际的情况是使用更传统的容器。例如，考虑随机访问数组.
我们有ISquare和IRectangle，和ISquare是IRectangle.
我们希望在随机访问数组中放置矩形：
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class IArrayOfRectanglesInterface:
get_element i:
"""Returns Rectangle"""
set_element i rectangle:
"""'rectangle' can be any IRectangle"""
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我们也想把正方形放在一个随机存取数组中：
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class IArrayOfSquareInterface:
get_element i:
"""Returns Square"""
set_element i square:
"""'square' can be any ISquare"""
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即使ISquare是IRectangle，任何数组都不能实现这两者。IArrayOfSquare和IArrayOfRectangle.
为什么不行?假设bucket实现两者。
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>>> rectangle make_rectangle
>>> bucket.set_element rectangle # This is allowed by IArrayOfRectangle
>>> thing bucket.get_element # That has to be a square by IArrayOfSquare
>>> assert thing.height thing.width
Traceback most recent call last:
File "<stdin>" line module
AssertionError
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两者都不能实现，这意味着两者都不是另一种类型的子类型，尽管ISquare是IRectangle。问题是set_element方法：如果我们有一个只读数组，IArrayOfSquare的子类型IArrayOfRectangle.
可变性，都是可变的。IRectangle接口和可变IArrayOf接口使得对类型和子类型的思考变得更加困难-而放弃的能力意味着我们期望类型之间的直观关系实际上仍然有效。
突变也可以非局部效果。当两个地方之间的共享对象被一个突变时，就会发生这种情况。典型的例子是一个线程与另一个线程交互一个共享对象，但是即使在一个单线程程序中，在相距很远的地方之间共享也很容易。考虑到在Python中，大多数对象都可以从许多地方访问：作为一个模块全局，或者在堆栈跟踪中，或者作为一个类属性。
如果我们不能限制共享，我们可能会考虑限制可变。
下面是一个不可变的矩形，它利用AutoS库：
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attr.frozen
class Rectangeobject:
length attr.
width attr.
classmethod
with_dimensionscls length width:
return clslength width
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这里是一个正方形：
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attr.frozen
class Squareobject:
side attr.
classmethod
with_dimensionscls length width:
return Rectanglelength width
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使用frozen参数，我们可以很容易地创建一个不可变的类。所有艰苦的写作工作__setitem__正确的做法是别人做的，对我们来说是完全看不见的。
修改对象仍然是容易的，改变它们几乎是不可能的
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too_long Rectangle
reasonable attr.evolvetoo_long length
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可靠的包装允许我们有不可变的容器
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# Vector of integers
a = pyrsistent.v(1, 2, 3)
# Not a vector of integers
b = a.set(1, "hello")
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当b不是整数的向量，任何东西都不会停止。a从成为一个。
万一a一百万个元素长了吗？是b要复制999 999份吗？Pyrsistent附带“大O”性能保证：所有操作都采用O(log n)时间到了。它还附带了一个可选的C扩展，以提高性能超越大O。
为了修改嵌套对象，它附带了“转换器”的概念：
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blog pyrsistent.
title"My blog"
linkspyrsistent."github" "twitter"
postspyrsistent.
pyrsistent.title"no updates"
content"I'm busy"
pyrsistent.title"still no updates"
content"still busy"
new_blog blog.transform"posts" "content"
"pretty busy"
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new_blog将成为不可变的等价物。
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'links': 'github' 'twitter'
'posts': 'content': "I'm busy"
'title': 'no updates'
'content': 'pretty busy'
'title': 'still no updates'
'title': 'My blog'
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但blog还是一样的。这意味着任何引用旧对象的人都没有受到影响：转换只有本土化效果。
当分享猖獗时，这是有用的。例如，考虑默认参数：
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silly_suma b extrav :
extra extra.extenda b
return extra
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在这篇文章中，我们了解了为什么不变性对于思考我们的代码是有用的，以及如何在没有昂贵的性能代价的情况下实现它。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对服务器之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
原文链接：https://opensource.com/article/18/10/functional-programming-python-immutable-data-structures