Python变量的认识理解（修订版）

曾经终败给现在 2023-01-21 02:13 22阅读 0赞

### Python变量的认识理解 ###

变量（variable）是编程的基础概念，Python 的变量看似简单，深入了解却不易。

在大多数语言中，为一个值起一个名字时，把这种行为称为“给变量赋值”或“把值存储在变量中”。不过，Python与许多其它计算机语言的有所不同，它并不是把值存储在变量中，而像是把名字“贴”在值的上边（专业一点说法是将名字绑定了对象，或者说名称引用了对象——名称指向对象）。所以，有些Python程序员会说Python没有变量，只有名字，通过名字找到它代表的值。

Python中的变量，与其它开发语言（如C语言）的不同：

**在C****语言中**，变量类似于一个“容器”，赋给它的值，装在容器中：

定义一个变量 int a = 1;

![20210513220543112.png][]

给变量a重新赋值 a = 2;

![20210513220543100.png][]

把变量a赋值给另外一个变量b ，int b = a;

![20210513220543109.png][]

会重新创建一个变量b（容器），将a中的内容复制粘贴至b中。

**在python****中**，变量类似于名字标签“贴”在值上面，通过名字找到它代表的值。

定义一个变量 a = 1

![20210513220543106.png][]

给变量a重新赋值 a = 2

![20210513220543101.png][]

把变量a赋值给另外一个变量b， b = a

![20210513220543111.png][]

创建新的便利贴b，与a同时贴到值上

为了对python中变量的这种情况加深认识，下面适度展开介绍。

先说明**第一点**：变量的实现方式有：引用语义、值语义

值语义把变量的值直接保存在变量的存储区里，赋值实际是copy一份副本，两个变量拥有的存储空间是独立的，相互之间不影响，如c语言。

简单来说就是这样的效果：

b = a;

赋值实际是copy一份副本，b的值和a无关。图示如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

引用语义，在变量里保存值（对象）的引用，赋值并不copy一份副本，两个变量只有一份的存储空间，相互之间可以理解为是别名，使用同一个值，如Java、Python 。

简单来说就是这样的效果：

b = a;

赋值并不copy一份副本，两个变量，只有一份的存储空间，使用同一个值。

![20210703084358670.png][]

关于值语义，引用语义，可参考：

[https://blog.csdn.net/zhc\_24/article/details/82156970][https_blog.csdn.net_zhc_24_article_details_82156970]

[https://www.toutiao.com/a6583429024326877700/][https_www.toutiao.com_a6583429024326877700]

现在说明**第二点**：Python中的变量、对象、引用三者之间的关系。

在Python里一切皆对象。Python中，对象具有三要素：标识(identity)、类型(type)、值(value)。

☆标识(identity)：

用于唯一标识对象，通常对应对象在计算机内存中的地址。使用内置函数id(obj)返回对象唯一标识。

☆类型(type)：

类型可以限制对象的取值范围和可执行的操作。使用内置函数type(obj)返回对象所属类型。

对象中含有标准的头部信息：类型标识符。标识对象类型，表示对象存储的数据的类型。

每一个对象都有两个标准的头部信息：

1.类型标识符，去标识对象的（数据）类型；

2.引用计数器，记录当前对象的引用的数目。

（回收机制：变量的引用计数器为0，自动清理。 ※ 较小整数型对象有缓存机制。）

☆值(value)：

表示对象存储的数据的信息。使用内置函数print(obj)可以直接打印值。

Python中，变量用来指向任意的对象，是对象的引用。Python变量更像是“标签”——给一个变量赋值，把这个标签贴到一个对象上，重新赋值，是撕下标签贴到另一个对象上。

在python中，变量保存的是对象(值)的引用，id()函数可以获取变量在内存中的地址。下面给出示例：

![20210701163808883.png][]

【顺便提示：id()的值不是固定不变的——此值系统为对象分配的内存地址，在你练习时显示的不同值是正常的。】

参见下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

下面是字符串的示例：

![20210701163322844.png][]

参见下图：

![20210701162949523.png][]

在Python中，值可以放在内存的某个位置（地址），变量用于引用它们，给变量赋一个新值，原值不会被新值覆盖，变量只是引用了新值。顺便说明，Python的垃圾回收机制会自动清理不再被用到的值，所以不用担心计算机内存中充满被“丢弃”的无效的值。

现在说明**第三点**：可变(mutable) 类型对象、不可变(immutable) 类型对象

list（列表）、dict（字典）、set（集合）是可变对象。

不可变类型对象，指具有固定值的对象。不可变对象包括数字（numbers）、字符串（strings）和元组（tuples）。这样的对象不能被改变。如果必须存储一个不同的值，则必须创建新的对象。不可变对象不允许对自身内容进行修改。如果我们对一个不可变对象进行赋值，实际上是生成一个新对象，再让变量指向这个对象。哪怕这个对象简单到只是数字 0 和 1。

由于 Python 中的变量存放的是对象引用，所以对于不可变对象而言，尽管对象本身不可变，但变量的对象引用是可变的。运用这样的机制，有时候会让人产生糊涂，似乎可变对象变化了。如下面的代码：

i = 73

i += 2

不可变的对象的特征没有变，依然是不可变对象，变的只是创建了新对象，改变了变量的对象引用。参见下图：

![20210514125826686.png][]

对于可变对象，其对象的内容是可以变化的。当对象的内容发生变化时，变量的对象引用是不会变化的。如下面的例子。

m=\[5,9\]

m+=\[6\]

参见下图：

![20210514125826715.png][]

**对于可变(mutable)数据，对于采用引用语义实现的变量，假若b = a，则通过其中任何一个变量（如a）修改数据中的成分，将会在另一个（如b）中体现出来。**

**小结**

Python变量指的是名字绑定了对象（绑定就是将一个对象与一个名字联系起来）。

绑定时，变量就是名字。

使用时，变量代表对象的引用。

变量改变的只有绑定关系。

**深入学习：**

[https://docs.python.org/zh-cn/3.9/reference/datamodel.html\#objects-values-and-types][https_docs.python.org_zh-cn_3.9_reference_datamodel.html_objects-values-and-types]

[https://blog.csdn.net/weixin\_33861800/article/details/86267630][https_blog.csdn.net_weixin_33861800_article_details_86267630]

[https://cloud.tencent.com/developer/news/27619][https_cloud.tencent.com_developer_news_27619]

**补充说明：**

对复杂的数据类型（列表、集合、字典），如果添加某一项元素，或者添加几个元素，不会改变其本身的地址，只会改变其内部元素的地址引用，但是如果对其重新赋值时，就会重新赋予地址覆盖就地址，这时地址就会发生改变。示例代码如下：

list_ = [1,2,3,4]
    print(list_, id(list_))
    list_.append(5)
    print(list_, id(list_))
    #如上代码，因为append前后的list_仍然是同一个对象，只是对象的值发了改变，所以地址不变。
    
    #再如下面的代码
    print(list_, id(list_), id(list_[1]))#打印列表、列表的地址、第二个元素的地址
    list_[1] = 'aaa'   #修改列表
    print(list_, id(list_), id(list_[1]))#打印列表、列表的地址、第二个元素的地址
    #不难发发现：列表变了、列表的地址没有变、列表内部元素变了、列表内部元素的地址变了

测试运行如下图所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

[20210513220543112.png]: /images/20221021/6efdf08809f945149b4d8433e49d2a53.png
[20210513220543100.png]: /images/20221021/16fa5af35c6f4c87bec9206fe09140e5.png
[20210513220543109.png]: /images/20221021/fe0f01dc5f2043d8afecc98a3a659867.png
[20210513220543106.png]: /images/20221021/6efb43c629c1443983307c743bad63e4.png
[20210513220543101.png]: /images/20221021/c1ca69fd48304cf4a924f1993432c2fb.png
[20210513220543111.png]: /images/20221021/a63577b04422428cb8e828682ad05d6a.png
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[https_blog.csdn.net_zhc_24_article_details_82156970]: https://blog.csdn.net/zhc_24/article/details/82156970
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[https_docs.python.org_zh-cn_3.9_reference_datamodel.html_objects-values-and-types]: https://docs.python.org/zh-cn/3.9/reference/datamodel.html#objects-values-and-types
[https_blog.csdn.net_weixin_33861800_article_details_86267630]: https://blog.csdn.net/weixin_33861800/article/details/86267630
[https_cloud.tencent.com_developer_news_27619]: https://cloud.tencent.com/developer/news/27619
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