Python 值类型和引用类型

1. 值类型

值类型（也称为不可变类型）是指数据在内存中存储为固定值，变量直接持有数据本身。Python中的常见值类型包括：

• 整型（int）：如x = 10。
• 浮点型（float）：如y = 3.14。
• 布尔型（bool）：如z = True。
• 字符串（str）：如s = "hello"。
• 元组（tuple）：如t = (1, 2, 3)。

特点：

• 不可变性：值类型的对象创建后，其内容不可更改。例如，s = "hello"; s += " world"会创建一个新字符串，而不是修改原字符串。
• 内存分配：当多个变量赋值为相同的值类型对象时，Python可能会重用同一对象（例如小整数或某些字符串），以节省内存。比如值类型的小整数（-5 到 256）和某些字符串可能因 Python 的内存优化而共享引用。
• 赋值行为：对值类型变量赋值会创建数据的副本，修改新变量不会影响原变量。

示例：

# 在这里，a 和 b 是独立的，修改 b 不会影响 a
a = 10
b = a
b = 20
print(a)  # 输出：10
print(b)  # 输出：20

看下面共享内存的示例：

>>> a=99999
>>> b=99999
>>> a is b
False

# 例如小整数 会共享内存 -5~256
>>> a=256
>>> b=256
>>> a is b
True

>>> a=257
>>> b=257
>>> a is b
False

2. 引用类型

引用类型（也称为可变类型）是指变量存储的是对象的引用（内存地址），而不是数据本身。Python中的常见引用类型包括：

• 列表（list）：如lst = [1, 2, 3]。
• 字典（dict）：如d = {"key": "value"}。
• 集合（set）：如s = {1, 2, 3}。

特点：

• 可变性：引用类型的对象可以直接修改内容。例如，lst.append(4)会修改原列表。
• 引用传递：赋值时，变量指向同一内存地址。多个变量可能引用同一对象，修改会影响所有引用该对象的变量。
• 内存管理：Python通过引用计数管理内存，当引用计数为零时，垃圾回收机制会释放内存。也就是说一个对象被多一个变量引用，计数器就+1，少一个变量引用计数器就 -1 ，当对象的引用计数为0时会是否内存。

示例：

lst1 = [1, 2, 3]
lst2 = lst1
lst2.append(4)
print(lst1)        # 输出：[1, 2, 3, 4]
print(lst2)        # 输出：[1, 2, 3, 4]

lst1 和 lst2 指向同一列表对象，修改 lst2 会同时影响 lst1。

3. 深拷贝与浅拷贝

引用类型的特性可能导致意外的数据修改，因此需要了解拷贝机制：

• 浅拷贝：只复制对象的引用，嵌套对象仍共享内存。使用copy.copy()实现。
• 深拷贝：递归复制对象及其所有嵌套对象。使用copy.deepcopy()实现。

示例：

import copy
lst1 = [[1, 2], 3]
lst2 = copy.copy(lst1)      # 浅拷贝
lst3 = copy.deepcopy(lst1)  # 深拷贝

lst2[0][0] = 99  # 由于是浅拷贝，嵌套对象是引用类型，修改后会影响以前的值
lst2[1] = 4      # 对象是值类型，拷贝后是一个新的内存区域，修改后不影响就的值

print(lst1)      # 输出：[[99, 2], 3]
print(lst2)      # 输出：[[99, 2], 4]
print(lst3)      # 输出：[[1, 2], 3]

浅拷贝修改嵌套对象会影响原对象，而深拷贝完全独立。

4. 注意事项

• 值类型适合存储不可变数据，如配置参数、计数器等，确保数据一致性。
• 引用类型适合动态数据结构，如列表或字典，用于需要频繁修改的场景。
• 拷贝选择：在处理复杂数据结构时，使用深拷贝避免意外修改；浅拷贝则更轻量，适合简单场景。
• 使用 is 检查对象是否相同（引用），使用 == 检查值是否相等。
• 避免直接修改函数参数中的引用类型对象，建议使用返回值或深拷贝。