Python的Dynamic typing有些類似于C語言的指針，在C中，一個變量可以指向任何地址空間，在Python中，一個變量也可以指向任何type的數據對象。變量的指向可以在程序運行過程中變化，這就是我理解的Dynamic typing。

Python是高層次的編程語言，在使用Python的時候，我們要忘掉用C開發時的習慣，不要關注底層細節。不需要關心這個變量占幾個字節，不需要考慮這個指針free之后，有沒有賦空值，不需要考慮溢出等等。

在Python中，所有的一切都是對象，包括一個小小的變量。先看下面的代碼示例：

>>> aa = 1

>>> id(aa)

1469710800

>>> aa = 2

>>> id(aa)

1469710832

id這個builtin函數返回的是變量所指向的地址，當然，這個地址我們看不懂，不過至少我們可以看到，在給aa重新賦值之后，地址變了！

這里就是理解Python Dynamic typing的關鍵：

給aa重新賦值，不是改變aa的值，而是讓aa指向另外一個地址，這個地址含有一個新的值！

Python中變量是類似于C語言的指針的存在

我們還可以這樣：

>>>

>>> aa = 1

>>> id(aa)

1469710800

>>> aa = 2

>>> id(aa)

1469710832

>>>

>>> aa = '333'

>>> id(aa)

10637360

讓aa指向一個string對象。

再看兩個圖：

共享引用

改變的值指向，而不是對象值

Python的垃圾回收

Python是使用引用計數方式來進行垃圾收集。

例如上例中當aa重新被賦值'333'時候,由于對象1和2的引用計數從1到0（給aa賦值'333'時候'333'的引用計數加1），所以自動進行了垃圾回收.

但是有個問題是：如果在Python中發生，兩個對象互相引用，那么引用計數的方式是否會失效？還是Python本身也可以使用"離開作用域則對象失效"的垃圾收集方式。這確實無法避免(互相引用)，所以有些Python實現使用了"離開作用域則進行變量銷毀"的垃圾收集機制。

可變（mutable）對象和不可變（immutable）對象

元組(tuple)、數值型(number)、字符串(string)均為不可變對象；

而字典型(dictionary)，列表型(list)，集合(set)的對象是可變對象。（Python官方對mutable對象的解釋是：Mutable objects can change their value but keep their id().）

我的理解：對象是不可變的，即變量指向的那塊內存空間的內容不能變；對象是可變的，即變量指向的那塊內存空間的內容可以改變。而函數調用，傳遞的都是變量的指向（ref）。

>>> kk = 5

>>>

>>> def test(pp):

... print(id(pp))

...

>>>

>>> id(kk)

1469710928

>>> test(kk)

1469710928

>>>

變量引用的比較

直接看代碼吧：

>>> aa = 1

>>> id(aa)

1469710800

>>> aa = 2

>>> id(aa)

1469710832

>>>

>>> aa = '333'

>>> id(aa)

10637360

>>>

>>> bb = aa

>>> bb == aa

True

>>> bb is aa

True

>>>

>>> import sys

>>> sys.getrefcount(1)

106

>>> sys.getrefcount(2)

76

>>> sys.getrefcount('333')

4

>>> sys.getrefcount(aa)

3

>>> sys.getrefcount(bb)

3

>>>

可以直接使用is來進行比較判斷。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的什么是python语言的动态类型机制_理解Python的Dynamic typing的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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