考了 99 分的潘石屹肯定不懂的 Python 知识点

在 Python 中，当创建变量时，不用像 C 语言那样在前面加入变量类型，如下图所示：

对比发现在 Python 中定义变量时，不需要声明其数据类型，因此 Python 属于动态类型（dynamic typed）语言。读者可能会认为 Python 不够严谨，怎么定义变量都不带变量类型呢？

原因是 Python 中的变量只是一个名字而已，就像下图的 x 存在变量名一样，它的作用仅仅是“指向”引用对象（PyObject）。PyObject 是计算机分配的一块内存，其下有类型、大小和引用计数等属性。引用计数是说多少个变量名“指向”该对象，当引用计数为零时，意味着没有任何变量名引用，因此可以被回收。

为什么 x 能“轻易地”指向不同变量类型？这要深挖 Python 内部机制是如何运行下面四条语句的。

• 定义整数 x 并赋值 1031

• 给 x 赋予一个新值 1032

• 创建一个新变量 y 并等于 x

• 将 y 值增加 1

定义整数 x 并赋值 1031

1. 表面上是敲入 x = 1031，实际发生的是：

2. 创建一个新对象 PyObject

3. 将该 PyObject 的类型属性设为 int

4. 将该 PyObject 的值属性设为 1031

5. 创建一个变量名，叫做 x

6. 将 x 指向新对象 PyObject

7. 将 PyObject 里的引用计数加 1

给 x 赋予一个新值1032

表面上是敲入 x =1032，实际发生的是：

1. 创建一个新对象 PyObject

2. 将该 PyObject 的类型属性设为 int

3. 将该 PyObject 的值属性设为 1032

4. 将 x 指向新对象 PyObject

5. 将新对象 PyObject 里的引用计数加 1

6. 将旧对象 PyObject 里的引用计数减 1

旧对象“颜色变灰退出舞台”，代表着它随时会被清理。

创建一个新变量 y 并等于 x

表面上是敲入 y = x 时，实际发生的是：

1. 将 y 和 x 指向同样的对象 PyObject

2. 将该对象 PyObject 里的引用计数加 1
   

注意：在上面过程中没有创建任何新对象 PyObject

将 y 值增加 1

表面上是敲入 y += 1，实际发生的是：

1. 创建一个新对象 PyObject

2. 将该 PyObject 的引用计数设为 int

3. 将该 PyObject 的值属性设为 1033

4. 将 y 指向新对象 PyObject

5. 将新对象 PyObject (即 y 指向的对象) 里的引用计数加 1

将旧对象 PyObject (即 x 指向的对象) 里的引用计数减 1

由上图可知，在 Python 中，即便对于一个简单的整数，它不单单包含其值，还包含其类型、大小和引用计数，封装成 PyObject。根据不同的变量值会生成不同的 PyObject，而变量名可以随意指向 PyObject。

让人迷惑是第三步，当 x 和 y 同时指向值为 1032 的 PyObject，但在第四步将 y 加 1，x 却保持不变。虽然迷惑但是合理，要不然改变 y 也改 x 会造成很多麻烦。但为什么改变 y 而不是改变 x 呢？原因在于改变 y 时新建了一个值为1033 的 PyObject，并将 y 指向它，而 x 还是指向原来值为 1032 的 PyObject。

从上面描述可以侧面推出整数是不可修改（immutable）的，因为更改变量值不是在原来的 PyObject 里改，而是新创建一个 PyObject。

判断变量 x 是否可修改，用 id(x) 函数，该函数打印出变量 x 的地址。

• 如果 x 可修改，那么更新其值前后的地址一样

• 如果 x 不可修改，那么更新其值前后的地址不一样

x = 1031id(x) 

2479057898512

更新 x 的值，地址变了，因此 x 不可修改

x = 1032id(x) 

2479067931376

y = xprint( id(x) )print( id(y) )

2479067931376
2479067931376

y += 1print( id(x) )print( id(y) )

2479067931376
2479067931440

结论：整型变量是不可修改的。

再回到上面动态类型的例子，当变量 x 定义为整数 1、字符串 'one' 和布尔值 True 时，实际上变量名 x 轮流指向三个 PyObject，因此它们的内存地址也不一样。

配着上面的解释再回顾一下引言里的图，现在都明白了吧。