【python】python相关的那些事【一】python 中的变量
python中的数据类型
0. 引子
工作中涉及到python，也有一段时间了，发现个很容易忽略的问题，居然一直没注意到。
dict = {}
def func(dict):
dict['key'] = 'value'
func(dict)
print dict
以前印象里，python这里的dict结果应该是空的，理所当然的认为了，函数中拿到的dict是另一个被复制了的dict。
可是这里打印的结果是：
{'key': 'value'}
这几天任务比较少，就花时间研究了一下，顺便把学习的过程记录在这
1. python中变量
python中的变量拿到的都是引用，python中的变量赋值操作，实际上是把实际内存中存储数据的引用交给了变量。
1 a = 1 # 创建了一个数字的内存区域，并把这块内存的引用交给了a 2 b = 1 # 常量1在内存中存在，并不重复创建，把引用交给b 3 c = a # 把a的引用交给c 4 5 id(a) 7 id(b） 9 id(c)
结果
7145672
7145672
7145672
下边做另一个试验，如果有两个变量指向同一块内存，我修改了其中一个会发生神马？这里奇怪的事情发生了
1 a = 1 2 b = a 3 4 id(a) # 7145672 5 id(b) #7145672 6 7 b += 1 8 9 id(a) #7145672 10 id(b) #7145648
这里看到，如果修改了变量b的值，从结果上来看，a和b指向了不同的内存区域，那么可以这样理解，python解释器发现，对b进行了修改，那么，需要为b创建一个新的内存区域。 但是，这个这么解释是完全准确的吗？ 再看下边这段代码
1 a = [1,2] 2 b = a 3 4 id(a) #182895318800 5 id(b) #182895318800 6 7 a.append(3) 8 9 id(a)#182895318800
10 id(b) #182895318800
在这里，我做了和上边相同的操作，但是a，b却依旧指向相同的内存块。
同样是做修改，为什么结果不同呢？
两段代码的区别主要是，一个是int类型，一个是list类型。 python中，数据类型可以分为两类：可变类型&不可变类型，其中可变类型包括list, dict,不可变类型包括int,float, string, tuple.
可变指的是，内存中实际存储的数据是可以修改的，而不可变则相反。
在int的代码段中，因为int是不可变类型，在修改b的时候，解释器是不能把a，b公用的数据修改的，只能取出a的值，计算出一个新的值，然后申请一块新的内存存放新的数字，并把引用交给b
另外，python为了节省小整数的申请内存的开销，会为小整数留出一块空间做缓存，这里小整数的范围是【-5,256】，所以下边这段代码的结果是
1 a = 257 2 b = 257 3 4 id(a) #7833072 5 id(b) #8035752 6 7 a = 256 8 b = 256 9 id(a) #7151504 10 id(b) #7151504
2. python中的赋值，拷贝及深拷贝
说起拷贝，就要说一下copy模块和copy模块中的copy方法和deepcopy方法,看代码
1 import copy 2 a = [1,2,3,[1,2]] 3 b = a 4 c = copy.copy(a) 5 d = copy.deepcopy(a) 6 7 id(a) #182895320384 8 id(b) #182895320384 9 id(c) #182895353936 10 id(d) #182895320744 11 12 id(b[3]) #182895318800 13 id(c[3]) #182895318800 14 id(d[3]) #182895320456
python中的赋值实际上是引用的赋值。
这段代码中的浅拷贝，确实为c申请了一块新的内存区域，但是list中的嵌套的list却不是新申请的新内存
不同的是，深拷贝，不仅为c申请了一块新的内存区域，也为list中嵌套的子list申请了一块新的内存【递归拷贝】
