Python의 메모리 모델과 참조

1. 변수는 객체에 대한 참조

파이썬에서 변수 = 값이 아니라, 변수 = 객체를 가리키는 참조입니다.

즉, 변수 자체가 데이터를 직접 저장하지 않고, 메모리 상의 객체를 가리킵니다.

a = [1, 2, 3]
b = a
b.append(4)
print(a)  # [1, 2, 3, 4]

설명: b = a는 리스트를 복사한 것이 아니라, 같은 리스트 객체를 가리키는 참조를 하나 더 만든 것과 같습니다.

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2. 얕은 복사(Shallow Copy) vs 깊은 복사(Deep Copy)

얕은 복사

객체 자체는 새로 만들지만, 객체 안의 참조 값은 그대로 공유.

import copy
original = [[1,2], [3,4]]
shallow = copy.copy(original)
shallow[0].append(9)
print(original)  # [[1,2,9], [3,4]] ← 내부 리스트 공유

깊은 복사

객체와 내부 객체까지 모두 새로 생성.

deep = copy.deepcopy(original)
deep[0].append(8)
print(original)  # [[1,2,9], [3,4]] ← 내부 리스트는 별도

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3. 변경 가능 객체(Mutable) vs 변경 불가능 객체(Immutable)

Mutable: 리스트, 딕셔너리, 집합 등 → 내부 데이터를 바꿀 수 있음.

Immutable: 정수, 문자열, 튜플 등 → 내부 데이터 변경 불가.

x = (1,2,3)  # 튜플(immutable)
# x[0] = 10   # TypeError 발생

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4. 함수 호출 시 참조 전달

파이썬 함수는 객체 참조를 값으로 전달(pass-by-object-reference) 합니다.

즉, 함수 안에서 mutable 객체를 수정하면 원본이 바뀌지만, immutable 객체는 바뀌지 않음.

def append_item(lst):
    lst.append(100)

my_list = [1,2,3]
append_item(my_list)
print(my_list)  # [1,2,3,100]

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5. 기본 인자로 mutable 객체를 두지 말아야 하는 이유

def func(data=[]):
    data.append(1)
    return data

print(func())  # [1]
print(func())  # [1, 1] ← 이전 호출의 리스트가 그대로 남아 있음

설명: 기본 인자는 함수 정의 시점에 한 번만 평가되므로, 같은 객체가 반복 사용됩니다.

안전하게 하려면:

def func(data=None):
    if data is None:
        data = []
    data.append(1)
    return data