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：
到此这篇关于浅谈对Python变量的一些认识理解的文章就介绍到这了,更多相关Python变量内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
