今天瀏覽博客的時(shí)候看到這么一句話： python中變量名和對(duì)象是分離的；最開始的時(shí)候是看到這句話的時(shí)候沒有反應(yīng)過來。決定具體搞清楚一下python中變量與對(duì)象之間的細(xì)節(jié)。（其實(shí)我感覺應(yīng)該說 引用和對(duì)象分離 更為貼切）

從最開始的變量開始思考：

在python中，如果要使用一個(gè)變量，不需要提前進(jìn)行聲明，只需要在用的時(shí)候，給這個(gè)變量賦值即可 (這個(gè)和C語言等靜態(tài)類型語言不同，和python為動(dòng)態(tài)類型有關(guān))。

舉第一個(gè)栗子：

a = 1

這是一個(gè)簡(jiǎn)單的賦值語句，整數(shù) 1 為一個(gè)對(duì)象，a 是一個(gè)引用，利用賦值語句，引用a指向了對(duì)象1；這邊形象比喻一下：這個(gè)過程就相當(dāng)于“放風(fēng)箏”，變量a就是你手里面的“線”，python就跟那根“線”一樣，通過引用來接觸和拴住天空中的風(fēng)箏——對(duì)象。

你可以通過python的內(nèi)置函數(shù) id() 來查看對(duì)象的身份(identity)，這個(gè)所謂的身份其實(shí)就是 對(duì)象 的內(nèi)存地址：

注：

python一切皆對(duì)象的理念，所以函數(shù)也是一個(gè)對(duì)象，因此可以使用 id() 函數(shù)的__doc__方法來查看這個(gè)函數(shù)的具體描述：

>>> id.__doc__

"id(object) -> integer\n\nReturn the identity of an object. This is guaranteed to be unique among\nsimultaneously existing objects. 　　　　　　(Hint: it's the object's memory address.)"

第二個(gè)栗子：

a = 2

a = 'banana'

利用上面第一個(gè)栗子用到的 id()函數(shù)：

>>> a = 1

>>> id(a)

24834392

>>> a = 'banana'

>>> id(a)

139990659655312

第一個(gè)語句中， 2是儲(chǔ)存在內(nèi)存中的一個(gè)整數(shù)對(duì)象，通過賦值 引用a 指向了 對(duì)象 1

第二個(gè)語句中，內(nèi)存中建立了一個(gè)字符串對(duì)象‘banana’，通過賦值 將 引用a 指向了 ‘banana’，同時(shí)，對(duì)象1不在有引用指向它，它會(huì)被python的內(nèi)存處理機(jī)制給當(dāng)我垃圾回收，釋放內(nèi)存。

第三個(gè)栗子：

a = 3

b = 3

通過函數(shù)查看 變量a 和 變量b的引用情況：

>>> a = 3

>>> b = 3

>>> id(a)

10289448

>>> id(b)

10289448

在這里可以看到 這倆個(gè)引用 指向了同一個(gè) 對(duì)象，這是為什么呢？ 這個(gè)跟python的內(nèi)存機(jī)制有關(guān)系，因?yàn)閷?duì)于語言來說，頻繁的進(jìn)行對(duì)象的銷毀和建立，特別浪費(fèi)性能。所以在Python中，整數(shù)和短小的字符，Python都會(huì)緩存這些對(duì)象，以便重復(fù)使用。

第四個(gè)栗子：

1. a = 4

2. b = a（這里就是讓引用b指向引用a指向的那個(gè)對(duì)象）

3. a = a + 2

通過函數(shù)查看引用情況：

當(dāng)執(zhí)行到第2步的時(shí)候，查看一下 a 和 b 的引用：

>>> a = 4

>>> b = a

>>> id(a)

36151568

>>> id(b)

36151568

可以看到 a 和 b 都指向了 整數(shù)對(duì)象 4

接下來指向第3步：

>>> a = a+2

>>> id(a)

36151520

>>> id(b)

36151568

可以看到 a 的引用改變了，但是 b 的引用未發(fā)生改變；a，b指向不同的對(duì)象； 第3句對(duì) a 進(jìn)行了重新賦值，讓它指向了新的 對(duì)象6；即使是多個(gè)引用指向同一個(gè)對(duì)象，如果一個(gè)引用值發(fā)生變化，那么實(shí)際上是讓這個(gè)引用指向一個(gè)新的引用，并不影響其他的引用的指向。從效果上看，就是各個(gè)引用各自獨(dú)立，互不影響。

第五個(gè)栗子（這個(gè)栗子會(huì)涉及到 python中的 可變數(shù)據(jù)類型 和 不可變數(shù)據(jù)類型）：

開始這個(gè)栗子之前，請(qǐng)記得注意到 第四個(gè)栗子的不同之處。

1. L1 = [1, 2, 3]

2. L2 = L1

3. L1[0] = 10

通過函數(shù)查看引用情況：

當(dāng)執(zhí)行第1步 和 第二步 的時(shí)候，查看一下 L1 和 L2 的引用情況：

>>> L1 = [1,2,3]

>>> L2 = L1

>>> id(L1)

139643051219496

>>> id(L2)

139643051219496

此時(shí) L1 和 L2 的引用相同，都是指向 [1,2,3]這個(gè)列表對(duì)象。

接下來，繼續(xù)執(zhí)行第3步：

>>> L1[0] = 10

>>> id(L1)

139643051219496

>>> id(L2)

139643051219496

>>> L2

[10, 2, 3]

同樣的跟第四個(gè)栗子那樣，修改了其中一個(gè)對(duì)象的值，但是可以發(fā)現(xiàn) 結(jié)果 并不與 第四個(gè)栗子那樣， 在本次實(shí)驗(yàn)中，L1 和 L2 的引用沒有發(fā)生任何變化，但是 列表對(duì)象[1,2,3] 的值 變成了 [10,2,3]（列表對(duì)象改變了）

在該情況下，我們不再對(duì)L1這一引用賦值，而是對(duì)L1所指向的表的元素賦值。結(jié)果是，L2也同時(shí)發(fā)生變化。

原因何在呢？因?yàn)長(zhǎng)1，L2的指向沒有發(fā)生變化，依然指向那個(gè)表。表實(shí)際上是包含了多個(gè)引用的對(duì)象（每個(gè)引用是一個(gè)元素，比如L1[0]，L1[1]..., 每個(gè)引用指向一個(gè)對(duì)象，比如1,2,3), 。而L1[0] = 10這一賦值操作，并不是改變L1的指向，而是對(duì)L1[0], 也就是表對(duì)象的一部份(一個(gè)元素)，進(jìn)行操作，所以所有指向該對(duì)象的引用都受到影響。

（與之形成對(duì)比的是，我們之前的賦值操作都沒有對(duì)對(duì)象自身發(fā)生作用，只是改變引用指向。）

列表可以通過引用其元素，改變對(duì)象自身(in-place change)。這種對(duì)象類型，稱為可變數(shù)據(jù)對(duì)象(mutable object)，詞典也是這樣的數(shù)據(jù)類型。

而像之前的數(shù)字和字符串，不能改變對(duì)象本身，只能改變引用的指向，稱為不可變數(shù)據(jù)對(duì)象(immutable object)。

我們之前學(xué)的元組(tuple)，盡管可以調(diào)用引用元素，但不可以賦值，因此不能改變對(duì)象自身，所以也算是immutable object.

is關(guān)鍵字：

當(dāng)然，我們也可以要想知道是否指向同一個(gè)對(duì)象，我們可以使用 python的 is 關(guān)鍵詞，is用于判斷兩個(gè)引用所指的對(duì)象是否相同。

就像上述第四個(gè)栗子 當(dāng)進(jìn)行到 第1步 和 第2步 的時(shí)候：

>>> a = 4 ……id(a) = 36151568

>>> b =a ……id(b) = 36151568

>>> a is b

True

當(dāng)進(jìn)行到第3步的時(shí)候：

>>> a = a + 2 ……id(a) = 36151520

>>> a is b ……id(b) = 36151568

False

突然想到，對(duì)于python 的 深拷貝 和 淺拷貝 的理解，也是可以根據(jù)這個(gè)進(jìn)行驗(yàn)證，可以通過第五個(gè)栗子進(jìn)行輔助理解。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python中的引用怎么理解_python 引用和对象理解的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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