1、对象

对于python来说一切皆对象，所有的变量都是内存中一个对象的“引用”。

类型是属于对象的，而不是变量的。而对象根据是否可变分为：

1、可变对象。例如list、dict、set

2、不可变对象。例如string、touple、numbers

而不可变对象中，有一部分当我们使用id()去查看他的内存地址，会发现，内存地址是相同的，另一部分却不相同。

#小的int类型相同
a=1

b=1

id(a)
Out[125]: 1529015408

id(b)
Out[126]: 1529015408
    
#大的int类型不相同    
a=11111111111

b=11111111111

id(a)
Out[129]: 96958192

id(b)
Out[130]: 96958320
    

#tuple类型不相同
a=(1,2)

b=(1,2)

id(a)
Out[133]: 88059016

id(b)
Out[134]: 96127432
    
#str相同   
a='absdf'

b='absdf'

id(a)
Out[137]: 96999888

id(b)
Out[138]: 96999888

这个是什么原因呢，假如说从节约内存角度来说的话，那么所有的不可变对象不应该都复用、相同吗？

Python里一切都是对象。所以1,2,3,4...这些整数也都是对象。这些基本的不可变对象在python里会被频繁的引用、创建，如果不找到好的办法的话，很容易让python引发效率瓶颈，所以python引入了整数对象池的机制。

• int中[-5, 256] 这些小整数被定义在了这个对象池里.所以当引用小整数时会自动引用整数对象池里的对象的.
• string对象也是不可变对象,python有个intern机制,简单说就是维护一个字典,这个字典维护已经创建字符串(key)和它的字符串对象的地址(value),每次创建字符串对象都会和这个字典比较,没有就创建,重复了就用指针进行引用就可以了。
• float类型可以认为每个赋值都是创建一个对象,因为float有点多,所以没必要和int一样了。
• tuple它是不可变对象,理应和int和string一样会做一个缓存,但是书上没有说明,于是看了看源码,发现tuple的数据结构很简单,简单到不能再简单,就是一个数组,里面是元组的迭代对象,这个对象指向的是各个元素.最关键的是元组没有实现intern机制!所以元组虽然是不可变对象,但它同时也是一个数组,这个数组和c里的数组一样,每次创建都会分配内存空间。

2、参数传递

当一个函数变量A==>指向内存地址1529015440，作为参数被传给一个函数func()时，函数func()会把这个变量A的对于对象的"引用"复制一份为变量B==>指向1529015440，放入函数中使用。

而在函数中进行修改这个变量对象B时，与外部的对象A没有任何关系。但是当内存地址1529015440为可变对象时，修改了对象B就会修改掉这个内存地址对象，从而修改掉A；如果内存地址1529015440为不可变对象时，修改对象B就会将B指向内存地址1529015440更改为新的内存地址比如1529015444，此时A依然指向内存地址1529015440，A不会发生变化。

A = 1
B = [1,2]
    
def func(key):
    print(id(key))
    if isinstance(key, list):
        key[0]=2
    else:
        key=2
    print(id(key))

id(A)
Out[9]: 1529015408
    
func(A)
1529015408
1529015440

id(B)
Out[12]: 96144136

 func(B)
96144136
96144136

参考¹:https://www.stackoverflow.com
参考²:https://www.jianshu.com