在python中的数据类型包括：bool、int、long、float、str、set、list、tuple、dict等等。我们可以大致将这些数据类型归类为简单数据类型和复杂的数据结构。
由于python中的变量都是采用的引用语义，数据结构可以包含基础数据类型，导致了在python中数据的存储是下图这种情况，每个变量中都存储了这个变量的地址，而不是值本身；对于复杂的数据结构来说，里面的存储的也只只是每个元素的地址而已。：
1.数据类型重新初始化对python语义引用的影响
变量的每一次初始化，都开辟了一个新的空间，将新内容的地址赋值给变量。对于下图来说，我们重复的给str1赋值，其实在内存中的变化如下右图：
从上图我们可以看出，str1在重复的初始化过程中，是因为str1中存储的元素地址由'hello world'的地址变成了'new hello world'的。
2.数据结构内部元素变化重对python语义引用的影响
对于复杂的数据类型来说，改变其内部的值对于变量的影响：
当对列表中的元素进行一些增删改的操作的时候，是不会影响到lst1列表本身对于整个列表地址的，只会改变其内部元素的地址引用。可是当我们对于一个列表重新初始化(赋值)的时候，就给lst1这个变量重新赋予了一个地址，覆盖了原本列表的地址，这个时候，lst1列表的内存id就发生了改变。上面这个道理用在所有复杂的数据类型中都是一样的。
