python 引用和对象理解

python 引用和对象理解

【自己总结】，python中的变量是实际对象的引用，[JavaScript中的变量可以类似理解！！！]
1，
　　a = xx(xx可以是可变或不可变类型)
　　b= xx
　　则id(a) != id(b)。即虽然a和b都指向对象xx，但实际上两个xx对象并不是同一个，两者完全独立。这里有一点要说明，某些整数和某些字符串会出现id(a)==id(b)的情况，这是python用的一种缓存技术，因为这些整数和字符串很常用！
2，
　　a = xx(xx可以是可变或不可变类型)
　　b= a(显式指定b指向a指向的对象)
　　则id(a) == id(b)。
3，
　　a = xx(xx为不可变类型或不可变类型)
　　b = a
　　此时xx的引用有两个即a和b，若再次对b赋值b=yy则xx的引用b会被删除，而b现在是yy引用。
4，　　
　　对于不可变类型，如数字，字符串，元组，
　　a= xx(xx为不可变类型)
　　"更新"a的值，a=yy,则实际上是新创建了一个yy对象，引用a重新指向yy。而旧的xx对象被抛弃（垃圾回收）。所以实际上不可变类型的值是不可更新的，更新实际上是新建！
　　但是对于可变类型，如列表，字典，
　　a=xx（xx为可变类型,如列表[1,2,3]）
　　更新a的值，a[0]=4，则引用a依然指向原来的对象xx。所以可变类型的值是可更新的。

　　今天浏览博客的时候看到这么一句话： python中变量名和对象是分离的；最开始的时候是看到这句话的时候没有反应过来。决定具体搞清楚一下python中变量与对象之间的细节。（其实我感觉应该说 引用和对象分离 更为贴切）

　　从最开始的变量开始思考：

　　　在python中，如果要使用一个变量，不需要提前进行声明，只需要在用的时候，给这个变量赋值即可 (这个和C语言等静态类型语言不同，和python为动态类型有关)。

　　　举第一个栗子：

　　　　a = 1

　　　这是一个简单的赋值语句，整数 1 为一个对象，a 是一个引用，利用赋值语句，引用a指向了对象1；这边形象比喻一下：这个过程就相当于“放风筝”，变量a就是你手里面的“线”，python就跟那根“线”一样，通过引用来接触和拴住天空中的风筝——对象。

　　　你可以通过python的内置函数 id() 来查看对象的身份(identity)，这个所谓的身份其实就是 对象 的内存地址：

　　　　注：

　　　　　python一切皆对象的理念，所以函数也是一个对象，因此可以使用 id() 函数的__doc__方法来查看这个函数的具体描述：

　　

　　　第二个栗子：

　　　　a = 2

　　　　a = 'banana'

　　　利用上面第一个栗子用到的 id()函数：　　　　

　　　　第一个语句中， 2是储存在内存中的一个整数对象，通过赋值 引用a 指向了 对象 1

　　　　第二个语句中，内存中建立了一个字符串对象‘banana’，通过赋值 将 引用a 指向了 ‘banana’，同时，对象1不在有引用指向它，它会被python的内存处理机制给当我垃圾回收，释放内存。

　　　第三个栗子：

　　　　a = 3

　　　　b = 3

　　　通过函数查看 变量a 和 变量b的引用情况：　

　　在这里可以看到 这俩个引用 指向了同一个 对象，这是为什么呢？ 这个跟python的内存机制有关系，因为对于语言来说，频繁的进行对象的销毁和建立，特别浪费性能。所以在Python中，整数和短小的字符，Python都会缓存这些对象，以便重复使用。

　　　第四个栗子：

　　　　1. a = 4

　　　　2. b = a（这里就是让引用b指向引用a指向的那个对象）

　　　　3. a = a + 2

　　　通过函数查看引用情况：

　　　　当执行到第2步的时候，查看一下 a 和 b 的引用：　　　　　　

　　　　可以看到 a 和 b 都指向了 整数对象 4

　　　　接下来指向第3步：

　　　　可以看到 a 的引用改变了，但是 b 的引用未发生改变；a，b指向不同的对象； 第3句对 a 进行了重新赋值，让它指向了新的 对象6；即使是多个引用指向同一个对象，如果一个引用值发生变化，那么实际上是让这个引用指向一个新的引用，并不影响其他的引用的指向。从效果上看，就是各个引用各自独立，互不影响。

　　　第五个栗子（这个栗子会涉及到 python中的 可变数据类型 和 不可变数据类型）：

　　　开始这个栗子之前，请记得注意到 第四个栗子的不同之处。

　　　　　1. L1 = [1, 2, 3]

　　　　　2. L2 = L1

　　　　　3. L1[0] = 10

　　　通过函数查看引用情况：

　　　　　当执行第1步 和 第二步 的时候，查看一下 L1 和 L2 的引用情况：

　　　　　此时 L1 和 L2 的引用相同，都是指向 [1,2,3]这个列表对象。

　　　　　接下来，继续执行第3步：

　　　　　同样的跟第四个栗子那样，修改了其中一个对象的值，但是可以发现 结果 并不与 第四个栗子那样， 在本次实验中，L1 和 L2 的引用没有发生任何变化，但是 列表对象[1,2,3] 的值 变成了 [10,2,3]（列表对象改变了）

　　　　　在该情况下，我们不再对L1这一引用赋值，而是对L1所指向的表的元素赋值。结果是，L2也同时发生变化。

　　　　　原因何在呢？因为L1，L2的指向没有发生变化，依然指向那个表。表实际上是包含了多个引用的对象（每个引用是一个元素，比如L1[0]，L1[1]..., 每个引用指向一个对象，比如1,2,3), 。而L1[0] = 10这一赋值操作，并不是改变L1的指向，而是对L1[0], 也就是表对象的一部份(一个元素)，进行操作，所以所有指向该对象的引用都受到影响。

（与之形成对比的是，我们之前的赋值操作都没有对对象自身发生作用，只是改变引用指向。）

　　　　　列表可以通过引用其元素，改变对象自身(in-place change)。这种对象类型，称为可变数据对象(mutable object)，词典也是这样的数据类型。

　　　　　而像之前的数字和字符串，不能改变对象本身，只能改变引用的指向，称为不可变数据对象(immutable object)。

　　　　　我们之前学的元组(tuple)，尽管可以调用引用元素，但不可以赋值，因此不能改变对象自身，所以也算是immutable object.

　　　　is关键字：

　　　　当然，我们也可以要想知道是否指向同一个对象，我们可以使用 python的 is 关键词，is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

　　　　就像上述第四个栗子 当进行到 第1步 和 第2步 的时候：

　　　　当进行到第3步的时候：

　　　　　　　　　　　　　　

　　　　突然想到，对于python 的 深拷贝 和 浅拷贝 的理解，也是可以根据这个进行验证，可以通过第五个栗子进行辅助理解。