- 别名：当对象被多个变量引用时，多出来的变量称对象的别名。
- 每个变量都有标识、类型和值。
- 对象一旦创建就拥有一个标识，该标识在对象的生命周期内不会改变。
- 内置
id()函数返回对象的标识，is运算符比较两个对象的标识。
一个对象可以被多个变量引用；变量的标识为对象的标识，变量的值为对象中保存的数据。
在 Cpython 中对象的标识为其的内存地址，其他的 Python 实现中可能为其他值。
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==与is：is运算符比==快，因其不能重载，Python 无需寻找并调用特殊方法。==具体比较的数据视特殊方法的实现而决定。 -
不可变序列的不可变性都是相对的，即其元素是可变的，只是每个元素的标识不会改变。
一、对象引用
1.深复制与浅复制
复制的深浅是相对与容器内元素的引用而言。简单讲，浅复制得来的副本，其内的元素直接拷贝源容器中元素的引用，这样就造成了两个容器的元素共享引用；而深复制的来的副本，会重新创建对象作为元素。而共享引用带来的问题只会在可变对象上发生，即浅复制带来陷阱的条件：对象中含有可变对象元素。
a = (1,2,3,[4,5,6])
b = a[:]
for i in range(7,10):
a[3].append(i)
b
>> (1,2,3,[4,5,6,7,8,9])
同时需注意的是，在浅复制后对一个对象的修改，不一定会反映到另一个对象，只有对对象中可变元素的原地修改，才会反映到另一个对象。
a = [1,2,3,[]]
b = list(a)
a[3].append(4)
b
>> [1,2,3,[4]]
a.append(5)
b
>> [1,2,3,[4]]
a[3] = [44,55,66]
b
>> [1,2,3,[4]]
Python 中默认的复制方式都是浅复制（切片、构造方法）。
注意区分复制与变量赋值的区别，复制为创建对象的副本。
进行深复制与浅复制
copy模块提供的deepcopy与copy函数能为任意对象提供深复制与浅复制。且deepcopy()函数会记住已复制的对象，因此能够优雅地处理循环引用。
2.函数的参数作为引用
当函数形参引用可变对象，可能带来如下问题：
Ⅰ.函数参数的传引用
Python 唯一支持的参数传递模式是共享传参，即函数内形参是实参的别名。这种方式带来的问题是，函数内部可能会原地修改参数传入的可变对象，导致函数外原对象的改变。
Ⅱ.不要使用可变类型作为函数的默认参数
应该避免使用可变对象作为参数的默认值。带来的问题是，参数默认值在定义函数的时候计算（通常在加载模块时），因此默认值作为函数对象的属性。此时，如果默认值的可变对象，且在函数体内修改了其值，会导致后续函数调用受影响。即，函数的多次调用会使用默认参数的同一个可变对象。
二、垃圾回收
Python 中可以使用del语句删除删除名称（变量），但del不能删除直接对象。只有当del删除了对象的最后一个引用，才会引起对的垃圾回收。
Python 中还有个特殊方法
__del__，它在对象调用实例时，由解释器自动调用，给实例最后的机会释放外部资源。自己编写的代码很少需要实现__del__。
在 CPython 中，垃圾回收的主要算法是引用计数。当引用计数归零时，对象立即被销毁。同时 CPython 的垃圾回收机制还有分代垃圾回收算法，若一组对象之间全是相互引用，使得数组中的对象不可获取，此时也会引起垃圾回收。
1.弱引用
弱引用不会增加对象的引用数量，即不会妨碍对象的垃圾回收。弱引用通常在缓存中使用，我们需要保存对象的引用，但不希望缓存由于被引用而始终存在。
