一、Python变量

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）。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;

给变量a重新赋值 a = 2;

把变量a赋值给另外一个变量b ，int b = a;

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

给变量a重新赋值 a = 2

把变量a赋值给另外一个变量b， b = a

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。

1.1 第一点

先说明第一点：变量的实现方式有：引用语义、值语义

python语言中变量的实现方式就是引用语义，在变量里面保存的是值（对象）的引用（值所在处内存空间的地址）。采用这种方式，变量所需的存储空间大小一致，因为其中只需要保存一个引用。而有些语言（例如c）采用的不是这种方式，它们把变量直接保存在变量的存储区里，这种方式就称为值语义。这样的话，一个整数类型的变量就需要保存一个整数所需要的空间（例如c语言中int类型占用4个字节大小）。

python中变量与对象的引用关系类似于c语言的指针变量与指向地址之间的关系。

在python的数据结构中，对象分为可变对象和不可变对象。基本数据类型如int、float，元祖tuple、str是不可变对象；list（列表）、dict（字典）、set（集合）是可变对象，可变对象存储的元素的引用其实是没有改变的，改变的是其引用指向的值。

采用引用语义存储的只是一个变量的值所在的内存地址，而不是这个变量的值本身。

1.2 第二点

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变量更像是指针（或者说Python变量更像“贴签”），而不是数据存储区域（而不是数据“容器”）。

Python 中的变量不是装有对象的“容器”，而是贴在对象上的“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，采用这种方式，变量的每一次初始化，都开辟了一个新的空间，将新内容的地址赋值给变量。id()函数可以获取变量在内存中的地址。我们把不同的值赋给变量时候，地址发生变化，相同的值地址不发生变化。下面给出示例：

【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。】

下面是字符串的示例：

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。

1.3 第三点

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

可变类型对象，指对象可以在其 id() 保持固定的情况下改变其取值。

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：

​

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：

​

二、总结

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

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：