Python的变量不用声明,赋值之后就可以直接使用,类型是在运行过程中自动确定的,这就是动态类型模型。该模型把变量和对象设计成两个不同的实体,对象是存储数据的地方,对象的类型是由初始值自动决定的,而变量仅仅是对象的引用。变量是通用的,同一个变量名可以引用任何类型的对象。

一,变量、对象和引用

动态类型模型由三部分构成:变量、对象和引用。变量和类型没有任何关系,类型是对象的,变量只是引用对象而已。例如,a=3,a是变量名,Python自动创建一个内存对象,值是3,变量a自动引用对象。

1,变量

对于一个变量,当第一次给它赋值时,就创建了变量,并把变量关联到内存对象。之后对变量的赋值,将会改变变量引用的对象。

从技术上来看,变量是指针类型,所谓的数据类型,是指变量引用的对象的类型,类型的概念存在于对象中,而不是变量中。

当变量出现在表达式中时,它会被当前引用的对象所代替,无论这个对象是什么类型。

2,对象

从技术上讲,对象是一块内存空间,存储头部和内容。每个对象都有两个标准的头部信息:一个类型标志符用于标识对象的类型,一个计数器用于标识被应用的次数。当对用被引用的次数为0时,Python会自动回收该对象占用的内存空间。

3,引用

变量和对象通过引用关联在一起,在使用变量时,Python自动通过引用获取或设置对象的值。

二,通用类型分类

Python的核心类型,通常细分为:整数、字符串、元组、列表、字典,也可以按照操作分为整数、序列和映射,也可以按照对象是否支持原处修改,把类型分为可变类型和不可变类型。

1,按照操作分类

  • 整数是不可变的对象,支持算术运算;
  • 集合是无序的,支持集合操作;
  • 字符串、列表和元组是序列,元素的位置是顺序的,可以按照偏移对序列进行索引和分片操作;
  • 字典是映射,元素之间没有顺序,但是通过映射来获取值,而不是通过偏移。

2,按照可变性分类

对象的可变性是指对象是否可以原处修改,原处修改是指对象的内存空间是否可以被修改。

Python的类型从可变性上可以分为两类:可变类型和不可变类型,

  • 可变类型:列表、字典
  • 不可变类型: 整数,字符串、元组,集合

可变对象可以在原处被修改,不可变对象一旦创建成功,就保持不变。

三,赋值和共享引用

在使用赋值符号(=)时,如果变量对变量“赋值”,产生共享引用,两个变量引用同一个对象;如果是使用对象对变量赋值,产生的结果是创建新的对象,同时使变量引用新的对象。

例如,把变量赋值给变量时,变量之间存在共享引用,也就是说,多个变量名引用同一个对象,

a=3
b=a

此时,变量a和b同时指向一个对象。变量名赋值给变量名,使得两个变量引用相同的对象。

当把对象赋值给变量时,并不是替换了原始的对象,而是让这个变量去引用另一个完全不同的对象。

例如,当变量重新赋值时,a='abc',变量a引用的是另一处内存空间。此时,b是3,而a是abc。

a='abc'

1,共享引用和可原处修改

当共享引用的对象是可变类型时,对可变对象的修改,会反应到共享引用的变量上。

例如,变量l1和l2是共享引用,引用的对象是列表,而列表支持原处修改:

l1=[1,2,3]
l2=l1

当修改变量l1引用的对象的值时,变量l1和l2引用的还是同一个内存空间,l1和l2的值是相同的。

l1[0]=5

2,共享引用和相等

==和is是不同的“相等”比较,前者是指值相等,后者是指对象的同一性(同一个对象)。

例如,a和b既是值相等,也是对象同一的。

a=[1,2]
b=a

例如,a和b是值相等,但是对象不是同一个,这说明,可变类型的常量的缓存是不可复用的。

a=[1,2]
b=[1,2]

例如,x和y既是值相等,也是对象同一的,这说明,不可变类型的常量的缓存是复用的。

x=1
y=1

四,深拷贝和浅拷贝

浅拷贝是指引用的拷贝,深拷贝是指对象的拷贝。在Python中,浅拷贝存在于下面三种情况:

  • 共享引用是浅拷贝,两个变量引用同一个对象。
  • 由于Python会复用不可变对象,因此,不可变对象的赋值都是浅拷贝。
  • 赋值生成的是浅拷贝。

深拷贝是指值相同的不同对象,因此,== 运算的结果是True,而 i s运算的结果是False,例如,a和b的值相同,但是引用的对象不同。

a=[1,2]
b=[1,2]

对a进行修改,不会引用b的值,列表的深拷贝,也可以通过list.copy()函数来实现。

>>> a=[1,2]
>>> b=a.copy()
>>> a==b
True
>>> a is b
False 

对于可变类型的深拷贝:

  • 列表类型有:list.copy(),list[:],list(list_var)
  • 字典类型:dict.copy()
  • copy标准库模块中
import copy
x=copy.deepcopy(y)

参考文档:

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