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变量的引用
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变量和数据都是保存在内存中的
变量和数据是分开存储的
数据保存在内存中某个位置，通过地址来标记
变量保存的是数据的地址，通过地址可以找到数据在内存空间的位置
把变量保存数据地址的过程称为引用
变量的重新赋值修改的是变量中引用数据的内存地址
变量之间的赋值实际是引用的传递
函数参数的传递，本质也是引用的传递
函数的返回值本身也是引用的传递
可变和不可变类型
不可变类型，内存中的数据不允许被修改：数字类型（int,bool,float,complex,long(2,x)、字符串、元组（tuple）
可变类型，内存中的数据可以被修改：列表list、字典dict
无论是可变还是不可变数据类型，通过赋值语句，都会改变变量的引用
Hash函数只能接收不可变数据类型，字典的键也只能是不可变数据类型，字典的value值可以是任意数据类型
局部变量
1.在函数内部定义的变量就是局部变量（作用范围只能是当前函数内部）
2.在函数外部无法直接访问局部变量
3.不同的函数中可以定义同名的局部变量
4.局部变量的生命周期：从定义变量时开始，到函数运行结束
全局变量
1.在所有函数外边定义的变量就是全局变量
2.让所有函数都能访问到，可以作为函数通信的桥梁
3.一般情况下，为了和普通变量的区别，需要加上g_或gl_前缀
4.全局变量一般放在所有函数的最上面
5.在函数内部修改全局变量，必须要加上global关键字，如果不加global只是定义了一个同名的局部变量
函数的多个返回值
首先，Python中一切事物皆对象，变量是对对象在内存中的存储和地址的抽象。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。
python中统一都是引用传递，同时要注意类型是属于对象的，而不是变量。而对象有两种,“可更改”（mutable）与“不可更改”（immutable）对象。在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。
当我们写下面语句时：
Python解释器其实顺序干了两件事情：
从这里可以看出strings类型是不可变量，不可变实际上指的是不会更该字符串，比如把a = '123' 变为 a ='1234' 实际上是先创建了 “1234” 再用a去指向它。
但是，像list,dict等“可更改”的变量，他们会直接再本地更改，不会进行副本拷贝。
简言之，当在 Python 中 a = sth 应该理解为给 sth 贴上了一个标签 a。当再赋值给 a 的时候，就好象把 a 这个标签从原来的 sth 上拿下来，贴到其他对象上，建立新的"引用"。
既然Python只允许引用传递，那有没有办法可以让两个变量不再指向同一内存地址呢？
copy对于一个复杂对象的子对象并不会完全复制，什么是复杂对象的子对象呢？就比如序列里的嵌套序列，字典里的嵌套序列等都是复杂对象的子对象。对于子对象，python会把它当作一个公共镜像存储起来，所有对他的复制都被当成一个引用，所以说当其中一个引用将镜像改变了之后另一个引用使用镜像的时候镜像已经被改变了。
deepcopy的时候会将复杂对象的每一层复制一个单独的个体出来。 当然其中主要的操作还是地址问题。
当一个引用传递给函数的时候,函数自动复制一份引用,这个函数里的引用和外边的引用没有半毛关系了.所以第一个例子里函数把引用指向了一个不可变对象,当函数返回的时候,外面的引用没半毛感觉.而第二个例子就不一样了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和定位了指针地址一样,在内存里进行修改.
引用计数
PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时，该对象生命就结束了。
优点:
缺点:
常见的参数传递有 2 种：值传递和引用传递。所谓值传递，通常就是拷贝参数的值，然后传递给函数里的新变量。这样，原变量和新变量之间互相独立，互不影响。
所谓引用传递，通常是指把参数的引用传给新的变量，这样，原变量和新变量就会指向同一块内存地址。如果改变了其中任何一个变量的值，那么另外一个变量也会相应地随之改变。
在 Python 中：
变量的赋值，只是表示让变量指向了某个对象，并不表示拷贝对象给变量；而一个对象，可以被多个变量所指向。
可变对象（列表，字典，集合等等）的改变，会影响所有指向该对象的变量。
对于不可变对象（字符串、整型、元组等等），所有指向该对象的变量的值总是一样的，也不会改变。但是通过某些操作（+= 等等）更新不可变对象的值时，会返回一个新的对象。
变量可以被删除，但是对象无法被删除。
python中所有数据都是对象，所以传参也是传的对象的引用，这个引用在函数执行前和执行后是不会被改变的，如：
num
=
1
def
change(num):
print(id(num))
num
=
2
print(id(num))
执行change(num)后num的值还是1
可以看到在执行前num的id值（可以理解为内存地址）是某一值
但在执行change后，num的id值改变了，也就是说内部的num指向了另外的对象，而外部的num却还是指向原来的对象，所以值没有变；
同理，如：
num_list
=
[1,2]
def
change_list(num_list):
print(id(num_list))
num_list.append(3)
print(id(num_list))
可以看到执行change_list后num_list的id值没有改变，也就是说num_list是在原来的对象上添加了新的数据，外部的num_list也是指向这一对象，所以外部的num_list数据也添加了新的数据。
python中所有数据都是对象，所以传参也是传的对象的引用，这个引用在函数执行前和执行后是不会被改变的，如：
num = 1
def change(num):
print(id(num))
num = 2
print(id(num))
执行change(num)后num的值还是1
可以看到在执行前num的id值（可以理解为内存地址）是某一值
但在执行change后，num的id值改变了，也就是说内部的num指向了另外的对象，而外部的num却还是指向原来的对象，所以值没有变；
同理，如：
num_list = [1,2]
def change_list(num_list):
print(id(num_list))
num_list.append(3)
print(id(num_list))
可以看到执行change_list后num_list的id值没有改变，也就是说num_list是在原来的对象上添加了新的数据，外部的num_list也是指向这一对象，所以外部的num_list数据也添加了新的数据。