你对Python变量理解到位了没有，80%的人都不知道

下面用 10 个代码示例展示 Python 的 变量 本质。
不过还要注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！

1. 只是个名字

当 a 出现在赋值语句的左侧时，它仅仅代表一个 名字：

a = 1024
a = ‘davycloud‘
a = [‘点赞‘, ‘关注‘, ‘收藏‘]
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赋值完成后，这个名字和右侧的对象就 绑定 在一起了。在这个过程中，

• a 是否已经绑定了其它对象完全不用考虑，也就是说，不管前面 a 绑定了什么，或者什么也没有绑定，它都是个名字。
• 只要名字是合法的，它可以绑定到任意的对象，完全不用考虑对象的类型

2. 对象的引用

绑定了对象的名字，也就是我们常说的 变量，当它出现在赋值语句的右侧时，它代表了 对象的引用:

a = []
b = a
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当把 a 赋给 b 的时候，a 代表的是列表对象的引用，也就是说：

• 列表对象本体不受影响
• 并不会复制出一个新的列表
• a 和 b 在这之后都是这同一个列表的引用

因为列表是可变对象，所以可以通过 a 和 b 任意一个变量改变对象，两者同时都会反映出对象的变化：

a.append(1)   # a = [1], b = [1]
b.append(2)   # a = [1, 2], b = [1, 2]
复制代码

“

可变对象下面会再次讨论

3. 先右 后左

把多个赋值语句连在一起时，处理的顺序是从右往左：

a = b = []
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这里 b 首先是充当名字，绑定到一个列表对象；然后又充当对象的引用，赋给另一个名字 a，也就是说，上面的语句等价于:

# 写法1
b = []
a = b
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它和下面的赋值方式有着截然不同的后果：

# 写法2
b = []
a = []
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在这里，两个变量分别绑定了两个不同的列表，它们之间互相并无关联。

但是这里有个有趣的地方，如果我们把 [] 换成一个整数 1 或者字符串，那么 写法 1 和 写法 2 两种赋值方式在结果上就并无不同。

4. 变化取决于对象

继续上面的例子，两个名字绑定到同一个列表，操作其中一个，另一个就受到影响：

b = []
a = b
a.append(1)
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这是因为列表是一个 可变对象。而如果把列表换成数字或者字符串:

b = ‘davy‘
a = b
a += ‘cloud‘
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对 a 的自增操作并不会影响到 b。先给出自增操作的等价形式：

a = a + ‘cloud‘
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可见，这仍然是一次赋值而已。利用前面的结论：

• 右边的 a 代表对象的引用，即 ‘davy‘，它和 ‘cloud‘ 加起来生成一个新的对象
• 左边的 a 是一个名字，它再次和新对象，即 ‘davycloud‘ 绑定在一起

也就是说，这中间总共产生了 3 个字符串对象。

我们仔细观察不难看出，当我们想要 改变对象的时候，必须通过的是对象提供的接口（对于列表来说，就是 append 方法，或者下标操作，对于其它对象，可以是改变它的属性），而 不可能通过重新赋值改变对象 。

赋值只是名字的绑定，再次强调。

这里我们还能得到另外一个结论：

不可变对象被多次引用/绑定不会产生副作用。比如说:

# a, b 绑定到同一个对象
a = b = ‘davy‘

# a, b 分别绑定到一个对象
a = ‘davy‘
b = ‘davy‘
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在上面的示例中，两种绑定的语法含义是不同的，但是，因为字符串是不可变的，也就是说，即使 a 和 b 绑定到同一个字符串，它们也不会互相影响。既然这样，那么又何必在内存中重复创建两个一模一样的的 davy 字符串出来呢。不如直接复用好了，可以节省一点内存:

>>> a = ‘davy‘
>>> b = ‘davy‘
>>> a is b
True
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再次但是，这种优化并不是全局的，也就是说，并不是只要是相同的字符串就一定是唯一的对象：

>>> a += ‘cloud‘
>>> b += ‘cloud‘
>>> a is b
False
>>> a
‘davycloud‘
>>> b
‘davycloud‘
>>> a == b
True
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所以呢，大家知道有这种情况就好，对于不可变对象都要使用 == 去比较，而不要用 is，因为它可能会产生时而正确时而错误的诡异结果。

5. 瞬间交换的秘密

当一个赋值语句中右侧出现了多个对象，或者多个对象的引用，它们会自动打包成一个元组。

在赋值语句的左边，需要有相同数量的名字供解包：

a = [1024]
b = ‘davycloud‘
a, b = b, a
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这个例子中，综合利用前 3 个规则：

• 先右后左
• 变量是对象的引用
• 左侧是名字

不难得出一个结论，这里两个名字交换了对象的引用，对象本体并没有移动。

6. 都是名字的错

a 没有赋值，直接地运行结果：

>>> print(a)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name ‘a‘ is not defined
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这里看似很好解释，变量 a 没有定义嘛！加一行赋值语句不就行了。

但是：

• 这里报的错误是 NameError: name ‘a‘ is not defined，名字未定义错误，并不是变量未定义
• 仔细想想，这个 a 到底是什么呢？数字？字符串？函数？类？模块？

7. 我们都是变量

接上一个例子：

a = 1

def a():
    pass

class a():
    pass

import sys as a
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不仅是赋值，定义函数，定义类，导入模块或模块中的对象，都是在绑定名字。

定义函数是把一个名字绑定到一个函数对象，定义类是把名字绑定到一个类对象，导入一个模块就是把一个名字绑定到一个模块对象。

Python 中一切皆对象，所以，它们都是变量。

8. 传参也不过是命名

既然说到了函数，那就继续来看函数的传参:

def func(x):
    return x
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这个函数毫无用处，但是正好用来解释参数的传入和传出。

a = func(1024)
b = func(a)
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函数中的参数 x 其实也是一个名字，只是它的 作用域 是限定在 func 函数的内部。

给函数传参就如同是赋值，给这个内部名字绑定一个对象，而出参就好似出现在赋值右侧的变量，就是传出来一个对象引用:

# 伪代码
func(1024):
    x = 1024
a = x
复制代码

“

关于变量的作用域这里点到为止，有机会再详细讨论。

注意，上面的规则对所有的对象类型都是一样的，无论是可变对象还是不可变对象。

根据前面的分析，很容易得出结论:

• 如果参数/返回是不可变对象，那么它是不会产生副作用的
• 如果参数/返回是可变对象，那么函数内部对它的操作都会影响其它绑定到这个对象上的变量

因此，对于可变对象的传参需要格外谨慎。特别地，函数的默认参数不要使用可变对象。

因为默认参数的绑定是在函数定义阶段发生的:

def get_people(people=[]):
    return people
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在调用 get_people 时，除非给 people 指定一个参数，否则它绑定的总是在函数定义时刻产生的那个列表。而我们的本意可能是，如果默认没有参数，就生成一个空列表。

一个常规的做法是，在函数内部新建对象:

def get_people(people=None):
    if people is None:
        people = []
    return people
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9. 删不掉的对象

Python 提供了 del 关键字可以用来

变量，然而实际上这个操作的后果只是把变量名字和对象解绑，然后删掉这个名字。删掉的名字如果再访问，会触发 NameError，就好像它从来没存在过一样。

 

而对象呢，它们只是减少了一个引用:

a = [1, 2, 3]
b = a
del a    # 完全不会影响到 b
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一个对象有多个变量引用到的情况下不会被清理很好理解，其实即使当前没有任何名字绑定到这个对象，这个对象也不会立即删除掉:

>>> a = []
>>> id(a)
2292904305736

>>> del a
>>> a
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name ‘a‘ is not defined
>>> b = []
>>> id(b)
2292904305736
复制代码

总而言之，del 的含义就是 解绑，别指望它删除对象。

“

对象的引用计数和销毁是 Python 内部维护的，一般情况下我们无需关心。有兴趣的可以查阅 Python 的垃圾回收相关内容。

10. 浅拷贝？零拷贝！

终极例子:

a = [[]] * 3
a[0].append(1)
print(a)     # [[1], [1], [1]]
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这里迷惑性比较强，因为用到了列表的 * 操作。当对一个列表乘法操作时，一般的理解是对其中的元素进行 复制（copy）。

看到 copy 很容易又会提起所谓的 浅拷贝 和 深拷贝，这里显然不是深拷贝，那么想当然的很容易理解为是浅拷贝，错！

这里不过又是一次隐形的赋值，让我们把它展开：

x = []
y = [x]
a = [x, x, x]  # a = y * 3 的等价写法
a[0].append(1)
print(a)
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最重要的就是第 3 行代码：

• y * 3 是要把 y 中的元素复制 3 份
• 现在这个元素就是 x，
• 那么就让 x 重复出现 3 次吧
• 实际的效果就是 [x, x, x]，

x 是对象的引用，所以我们只是把对象的引用复制了 3 份，对象本体完全没有触及。

那么如果要真正复制这个列表应该怎么做呢？利用到系统提供的浅拷贝函数，或者是利用 切片:

# 列表内置的 copy 方法
a = [x.copy() for i in range(3)]

# 利用切片
a = [x[:] for i in range(3)]

# 利用 copy 标准库
from copy import copy
a = [copy(x) for i in range(3)]
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前面两种方法是列表对象自带的接口，而 copy 模块则更加通用。

小结

• 变量指的是名字绑定了对象
• 绑定时，变量就是名字
• 使用时，变量代表对象的引用
• 变量改变的只有绑定关系
• 想要改变/复制对象，需要看对象有没有提供方法

最后注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！

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