變量全都是引用
跟其他編程語言不同，Python的變量不是盒子，不會存儲數據，它們只是引用，就像標簽一樣，貼在對象上面。
比如：
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a.append(4)
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>> b is a
True
a變量和b變量引用的是同一個列表[1, 2, 3]。b可以叫做a的別名。
比較來看：
>>> a = [1, 2, 3]
>>> c = [1, 2, 3]
>>> c == a
True
>>> c is a
False
c引用的是另外一個列表，雖然和a引用的列表的值相等，但是它們是不同的對象。
淺復制與深復制
淺復制是指只復制最外層容器，副本中的元素是源容器中元素的引用。如果所有元素都是不可變的，那么這樣沒有問題，還能節省內容。但是，如果有可變的元素，那么結果可能會出乎意料之外。構造方法或[:]做的都是淺復制。
示例：
>>> x1 = [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]
# x2是x1的淺復制
>>> x2 = list(x1)
# 不可變元素沒有影響
>>> x1.append(100)
>>> x1
[3, [66, 55, 44], (7, 8, 9), 100]
>>> x2
[3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]
# x1[1]是列表，可變元素會影響x2
# 因為它們引用的是同一個對象
>>> x1[1].remove(55)
>>> x1
[3, [66, 44], (7, 8, 9), 100]
>>> x2
[3, [66, 44], (7, 8, 9)]
# x2[1]也會反過來影響x1
>>> x2[1] += [33, 22]
>>> x1
[3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9), 100]
>>> x2
[3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9)]
# 不可變元組也不會有影響
# +=運算符創建了一個新元組
>>> x2[2] += (10, 11)
>>> x1
[3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9), 100]
>>> x2
[3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9, 10, 11)]
深復制是指我們常規理解的復制，副本不共享內部對象的引用，是完全獨立的一個副本。這可以借助copy.deepcopy來實現。
示例：
>>> a = [10, 20]
>>> b = [a, 30]
>>> a.append(b)
>>> a
[10, 20, [[...], 30]]
>>> from copy import deepcopy
>>> c = deepcopy(a)
>>> c
[10, 20, [[...], 30]]
即使是有循環引用也能正確復制。
注意copy.copy()是淺復制，copy.deepcopy()是深復制。
函數傳參
Python唯一支持的參數傳遞模式是共享傳參，也就是指函數的各個形式參數獲得實參中各個引用的副本。因為Python的變量全都是引用。對于不可變對象來說沒有問題，但是對于可變對象就不一樣了。
示例：
>>> def f(a, b):
... a += b
... return a
...
# 數字不變
>>> x = 1
>>> y = 2
>>> f(x, y)
3
>>> x, y
(1, 2)
# 列表變了
>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> f(a, b)
[1, 2, 3, 4]
>>> a, b
([1, 2, 3, 4], [3, 4])
# 元組不變
>>> t = (10, 20)
>>> u = (30, 40)
>>> f(t, u)
(10, 20, 30, 40)
>>> t, u
((10, 20), (30, 40))
由此可以得出一條警示：函數參數盡量不要使用可變參數，如果非用不可，應該考慮在函數內部進行復制。
示例：
class TwilightBus:
"""A bus model that makes passengers vanish"""
def __init__(self, passengers=None):
if passengers is None:
self.passengers = []
else:
self.passengers = passengers
def pick(self, name):
self.passengers.append(name)
def drop(self, name):
self.passengers.remove(name)
測試一下：
>>> basketball_team = ['Sue', 'Tina', 'Maya', 'Diana', 'Pat']
>>> bus = TwilightBus(basketball_team)
>>> bus.drop('Tina')
>>> bus.drop('Pat')
>>> basketball_team
['Sue', 'Maya', 'Diana']
TwilightBus下車的學生，竟然從basketball_team中消失了。這是因為self.passengers引用的是同一個列表對象。修改方法很簡單，復制個副本：
def __init__(self, passengers=None):
if passengers is None:
self.passengers = []
else:
self.passengers = list(passengers) # 使用構造函數復制副本
del和垃圾回收
del語句刪除的是引用，而不是對象。但是del可能會導致對象沒有引用，進而被當做垃圾回收。
示例：
>>> import weakref
>>> s1 = {1, 2, 3}
# s2和s1引用同一個對象
>>> s2 = s1
>>> def bye():
... print("Gone")
...
# 監控對象和調用回調
>>> ender = weakref.finalize(s1, bye)
>>> ender.alive
True
# 刪除s1后還存在s2引用
>>> del s1
>>> ender.alive
True
# s2重新綁定導致{1, 2, 3}引用歸零
>>> s2 = "spam"
Gone
# 對象被銷毀了
>>> ender.alive
False
在CPython中，對象的引用數量歸零后，對象會被立即銷毀。如果除了循環引用之外沒有其他引用，兩個對象都會被銷毀。
弱引用
某些情況下，可能需要保存對象的引用，但不留存對象本身。比如，有個類想要記錄所有實例。這個需求可以使用弱引用實現。
比如上面示例中的weakref.finalize(s1, bye)，finalize就持有{1, 2, 3}的弱引用，雖然有引用，但是不會影響對象被銷毀。
其他使用弱引用的方式是WeakDictionary、WeakValueDictionary、WeakSet。
示例：
class Cheese:
def __init__(self, kind):
self.kind = kind
def __repr__(self):
return 'Cheese(%r)' % self.kind
>>> import weakref
>>> stock = weakref.WeakValueDictionary()
>>> catalog = [Cheese('Red Leicester'), Cheese('Tilsit'),
... Cheese('Brie'), Cheese('Parmesan')]
...
>>> for cheese in catalog:
# 用作緩存
# key是cheese.kind
# value是cheese的弱引用
... stock[cheese.kind] = cheese
...
>>> sorted(stock.keys())
['Brie', 'Parmesan', 'Red Leicester', 'Tilsit']
# 刪除catalog引用，stock弱引用不影響垃圾回收
# WeakValueDictionary的值引用的對象被銷毀后，對應的鍵也會自動刪除
>>> del catalog
>>> sorted(stock.keys()) # 還存在一個cheese臨時變量的引用
['Parmesan']
# 刪除cheese臨時變量的引用，stock就完全清空了
>>> del cheese
>>> sorted(stock.keys())
[]
注意不是每個Python對象都可以作為弱引用的目標，比如基本的list和dict就不可以，但是它們的子類是可以的：
class MyList(list):
pass
a_list = MyList(range(10))
weakref_to_a_list = weakref.ref(a_list)
小結
本文首先闡述了Python變量全部都是引用的這個事實，這意味著在Python中，簡單的賦值是不創建副本的。如果要創建副本，可以選擇淺復制和深復制，淺復制使用構造方法、[:]或copy.copy()，深復制使用copy.deepcopy()。del刪除的是引用，但是會導致對象沒有引用而被當做垃圾回收。有時候需要保留引用而不保留對象（比如緩存），這叫做弱引用，weakref庫提供了相應的實現。
參考資料：
《流暢的Python》
到此這篇關于Python基礎之變量的相關知識總結的文章就介紹到這了,更多相關Python變量內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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