可变数据类型与不可变数据类型
Python的数据类型主要分为可变数据类型与不可变数据类型，这两种都分别包含了哪些数据类型又各自有什么特点呢我们下边意义介绍；
- 不可变数据类型：数字、字符串、元组是不可变的
- 可变数据类型：列表、字典是可变的;
不可变数据类型举例
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）
i = 5 i += 1 print(i) #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; #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） id(i) >>>140243713967984 i += 1 print(i) >>>7 id(i) >>>140243713967960 #可以看到执行 i += 1 时内存地址都会变化，因为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 >>> i 3.2 >>> 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
可变数据类型举例
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
那么这是为什么呢，其实a = [1,2,3] 这么一个列表在内存中开辟了一块空间存储的是a = 列表的内存地址并不是具体的元素；
而这个列表的内存地址里存储的是元素的内存地址，所以无论在列表内存中增加多少个元素都不会受到影响；
a = [1, 2, 3] id(a) >>>4385327224 a.append(4) id(a) >>>4385327224 #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) print(a) [1, 2, 3, 4] print(b) [1, 2, 3, 4] id(a) >>>4435060856 id(b) >>>4435060856