Python变量机制解析：引用语义与对象绑定

一、Python变量

在多数编程语言中，将值赋予名称的操作通常被称为“变量赋值”或“将值存入变量”。然而，Python的设计机制与其他许多语言存在显著差异：它并非将值直接存储在变量所代表的内存空间中，而是将名称“绑定”到对象上（即名字指向对象）。因此，部分Python开发者认为Python中不存在传统意义上的变量，仅存在通过名称引用的对象。

Python中的变量机制与其他开发语言（如C语言）存在以下主要区别：

在C语言中，变量可被视为一个“容器”，赋值操作即是将值装入该容器：

定义一个整型变量 int a = 1;

对变量a进行重新赋值 a = 2;

将变量a的值赋给另一个变量b，即 int b = a;

此过程会创建一个新的变量b（容器），并将a容器内的值复制一份存入b中。

而在Python中，变量更像是一个“标签”，贴在具体的值（对象）上，通过名称即可找到对应的值。

定义一个变量 a = 1

对变量a重新赋值 a = 2

将变量a的值赋给另一个变量b，即 b = a

系统会创建一个新的标签b，并将其与a同时贴在同一个值对象上。

为了更深入地理解Python中变量的这一特性，下文将展开详细介绍。

1.1 第一点

首先说明第一点：变量的实现方式主要分为引用语义和值语义。

Python语言采用引用语义实现变量，即变量中保存的是对象在内存中的引用地址（而非对象本身）。这种方式使得变量所需的存储空间大小保持一致，因为只需保存一个引用。相比之下，C等语言采用值语义，直接将值存储在变量的存储区中，例如C语言中int类型变量需占用4个字节来存储整数值。

Python中变量与对象的引用关系，类似于C语言中指针变量与所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（整型）、float（浮点型）、tuple（元组）、str（字符串）属于不可变对象；而list（列表）、dict（字典）、set（集合）属于可变对象。对于可变对象，其存储的元素引用并未改变，改变的是引用所指向的具体值。

采用引用语义存储的仅是变量值所在的内存地址，而非变量值本身。

1.2 第二点

接下来说明第二点：Python中变量、对象与引用三者之间的关系。

在Python中，一切皆对象。每个对象包含三个要素：标识（identity）、类型（type）和值（value）。

☆标识（identity）：

用于唯一标识一个对象，通常对应对象在计算机内存中的地址。可以使用内置函数id(obj)来获取对象的唯一标识。

☆类型（type）：

类型限制了对象的取值范围及可执行的操作。使用内置函数type(obj)可返回对象所属的类型。

对象中包含标准的头部信息：类型标识符，用于标识对象类型，表明对象存储的数据类型。

每个对象均包含两个标准的头部信息：

1. 类型标识符，用于标识对象的数据类型；

2. 引用计数器，记录当前指向该对象的引用数量。

（回收机制：当变量的引用计数器为0时，对象会自动被清理。注：较小整数型对象具有缓存机制。）

☆值（value）：

表示对象所存储的数据信息。使用内置函数print(obj)可直接打印该值。

在Python中，变量用于指向任意对象，本质上是对象的引用。Python变量更像是指针（或称为“贴签”），而非数据存储区域（非“容器”）。

Python中的变量并非装有对象的“容器”，而是贴在对象上的“标签”。给变量赋值，即是将标签贴在对象上；重新赋值，则是将标签从原对象撕下并贴到另一个对象上。

在Python中，变量保存的是对象（值）的引用。采用这种方式，变量的每次初始化都会开辟新的空间，将新内容的地址赋值给变量。id()函数可用于获取变量在内存中的地址。当我们将不同的值赋给变量时，地址会发生变化；若赋予相同的值，地址可能不发生变化（取决于具体实现和缓存）。下面给出示例：

【顺便提示：id()的值并非固定不变——此值表示系统为对象分配的内存地址，在练习时显示的不同值属于正常现象。】

下面是字符串的示例：

在Python中，值存储在内存的某个位置（地址），变量用于引用它们。给变量赋予新值时，原值不会被新值覆盖，变量仅引用了新值。此外，Python的垃圾回收机制会自动清理不再被引用的值，因此无需担心计算机内存中充满被“丢弃”的无效值。

1.3 第三点

接下来说明第三点：可变（mutable）类型对象与不可变（immutable）类型对象。

可变类型对象指在保持其id()不变的情况下，可以改变其取值。

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）。此类对象不能被直接修改。若需存储不同的值，必须创建新对象。不可变对象不允许对自身内容进行修改。若对不可变对象进行赋值，实际上是生成一个新对象，并让变量指向这个新对象。即使对象仅包含数字0或1，逻辑亦然。

由于Python中的变量存放的是对象引用，因此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。这种机制有时会导致混淆，看似可变对象发生了变化。如下面的代码：

i = 73

i += 2

不可变对象的特征未变，依然是不可变对象，变化的是创建了新对象并改变了变量的对象引用。参见下图：

​

对于可变对象，其内容是可以变化的。当对象内容发生变化时，变量的对象引用保持不变。如下面的例子：

m=[5,9]

m+=[6]

参见下图：

​

二、总结

Python变量指的是名字与对象的绑定（绑定即是将一个对象与一个名字建立联系）。

在绑定时，变量即为名字。

在使用时，变量代表对象的引用。

变量改变的仅有绑定关系。

深入学习：

https://docs.python.org/zh-cn/3.9/reference/datamodel.html#objects-values-and-types

补充说明：

对于复杂的数据类型（列表、集合、字典），若添加某一项元素或几个元素，不会改变其本身的地址，只会改变其内部元素的地址引用；但如果对其重新赋值，则会重新赋予地址以覆盖旧地址，此时地址会发生改变。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：

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