python里面一切皆对象
ython的每个对象都分为可变类型和不可变类型
整形，浮点型，字符串，元组属于不可变类型，列表，字典是可变类型
不可变数据类型
对不可变类型的变量重新赋值，实际上是重新创建一个不可变类型的对象，并将原来的变量重新指向新创建的对象（如果没有其他变量引用原有对象的话（即引用计数为0），原有对象就会被回收）。
不可变类型以int类型为例:实际上 i += 1 并不是真的在原有的int对象上+1，而是重新创建一个value为6的int对象，i引用自这个新的对象。
>>> i = 5>>> i += 1>>> i6
通过id函数查看变量i的内存地址进行验证（使用hex(id(i)) 可以查看16进制的内存地址）
>>> i = 5>>> i += 1>>> i6>>> id(i)140243713967984>>> i += 1>>> i7>>> id(i)140243713967960
可以看到执行 i += 1 时，内存地址都会变化，这样相当于重新创建一个value等于6的对象，i引用这个对象，因而int 类型是不可变的
再改改代码，但多个int类型的变量值相同时，看看它们内存地址是否相同。
>>> i = 5>>> j = 5>>> id(i)140656970352216>>> id(j)140656970352216>>> k = 5>>> id(k)140656970352216>>> x = 6>>> id(x)140656970352192>>> y = 6>>> id(y)140656970352192>>> z = 6>>> id(z)140656970352192
对于不可变类型int，无论创建多少个不可变类型，只要值相同，都指向同个内存地址。同样情况的还有比较短的字符串。
对于其他类型则不同，以浮点类型为例，从代码运行结果可以看出它是个不可变类型：对i的值进行修改后，指向新的内存地址。
>>> i = 1.5>>> id(i)140675668569024>>> i = i + 1.7>>> i3.2>>> id(i)140675668568976
修改代码声明两个相同值的浮点型变量，查看它们的id，发现它们并不是指向同个内存地址，这点和int类型不同（这方面涉及Python内存管理机制，Python对int类型和较短的字符串进行了缓存，无论声明多少个值相同的变量，实际上都指向同个内存地址。）。
>>> i = 2.5>>> id(i)140564351733040>>> j = 2.5>>> id(j)140564351733016
总结：
python中的不可变数据类型，不允许变量的值发生变化，如果改变了变量的值，相当于是新建了一个对象
对于相同的值的对象，在内存中则只有一个对象，内部会有一个引用计数来记录有多少个变量引用这个对象
可变数据类型
可变类型的话，以list为例。list在append之后，还是指向同个内存地址，因为list是可变类型，可以在原处修改。
>>> a = [1, 2, 3]>>> id(a)4385327224>>> a.append(4)>>> id(a)4385327224
改改代码，当存在多个值相同的不可变类型变量时，看看它们是不是跟可变类型一样指向同个内存地址
>>> a = [1, 2, 3]>>> id(a)4435060856>>> b = [1, 2, 3]>>> id(b)4435102392
从运行结果可以看出，虽然a、b的值相同，但是指向的内存地址不同。我们也可以通过b = a 的赋值语句，让他们指向同个内存地址：
>>> a = [1, 2, 3]>>> id(a)4435060856>>> b = [1, 2, 3]>>> id(b)4435102392>>> b = a>>> id(b)4435060856
这个时候需要注意，因为a、b指向同个内存地址，而a、b的类型都是List，可变类型，对a、b任意一个List进行修改，都会影响另外一个List的值。
>>> b.append(4)>>> a[1, 2, 3, 4]>>> b[1, 2, 3, 4]>>> id(a)4435060856>>> id(b)4435060856
代码中，b变量append(4)，对a变量也是影响的。输出他们的内存地址，还是指向同个内存地址。
总结：
可变数据类型，允许变量的值发生变化，即如果对变量进行append、+=等这种操作后，只是改变了变量的值，而不会新建一个对象，变量引用的对象的地址也不会变化
对于相同的值的不同对象，在内存中则会存在不同的对象，即每个对象都有自己的地址，相当于内存中对于同值的对象保存了多份，这里不存在引用计数，是实实在在的对象。
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