（1）變量的數(shù)據(jù)類(lèi)型?

? 一般而言，變量需要先定義，后使用，變量的數(shù) 據(jù)類(lèi)型決定了變量占用多少個(gè)字節(jié)的內(nèi)存單元。?

? 例：C 語(yǔ)言中的變量，需要在程序編譯時(shí)確定數(shù) 據(jù)類(lèi)型并分配相應(yīng)的內(nèi)存單元。這種在使用變量 之前定義其數(shù)據(jù)類(lèi)型的語(yǔ)言稱(chēng)為靜態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言。?

? 但Python 語(yǔ)言不同，它是一種動(dòng)態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言。

? Python 是一種動(dòng)態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言。

? 這種動(dòng)態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言確定變量的數(shù)據(jù)類(lèi)型是在給變 量賦值的時(shí)候，對(duì)變量的每一次賦值，都可能改 變變量的類(lèi)型。?

? 在Python 中使用變量時(shí)不用像C 語(yǔ)言那樣先定義 數(shù)據(jù)類(lèi)型，而可直接使用。

? 例：?

? >>> x=12 #給變量x 賦值?

? >>> y=12.34 #給變量y 賦值?

? >>> z='Hello World' #給變量z 賦值?

? >>> print(x,y,z)?

? 12 12.34 Hello World

? 可以使用Python 內(nèi)置函數(shù)type()來(lái)查詢(xún)變量的類(lèi)型。?

? 例：?

? >>> type(x) #查看x 的數(shù)據(jù)類(lèi)型，x 是整型（int）變量

? (class 'int')?

? >>> type(y) #查看y 的數(shù)據(jù)類(lèi)型，y 是浮點(diǎn)型（float） 變量

? (class 'float')?

? >>> type(z) #查看z 的數(shù)據(jù)類(lèi)型，z 是字符串型（string） 變量?

? (class 'str')

（2）變量與地址的關(guān)系?

? 在C 語(yǔ)言中，編譯系統(tǒng)要為變量分配內(nèi)存空間， 當(dāng)改變變量的值時(shí)，改變的是該內(nèi)存空間的內(nèi)容， 在程序運(yùn)行過(guò)程中，變量的地址是不再發(fā)生改變的，即變量所對(duì)應(yīng)的內(nèi)存空間是固定的。?

? Python 語(yǔ)言則不同，它采用的是基于值的內(nèi)存管理方式，不同的值分配不同的內(nèi)存空間。? 當(dāng)給變量賦值時(shí)，Python解釋器為該值分配一個(gè) 內(nèi)存空間，而變量則指向這個(gè)空間，當(dāng)變量的值 被改變時(shí)，改變的并不是該內(nèi)存空間的內(nèi)容，而 是改變了變量的指向關(guān)系，使變量指向另一內(nèi)存 空間。?

? 這可理解為，Python 變量并不是某一個(gè)固定內(nèi)存 單元的標(biāo)識(shí)，而是對(duì)內(nèi)存中存儲(chǔ)的某個(gè)數(shù)據(jù)的引 用（reference），這個(gè)引用是可以動(dòng)態(tài)改變的。

? 例：執(zhí)行下面的賦值語(yǔ)句后，Python 在內(nèi)存中創(chuàng)建數(shù)據(jù)12，并 使變量x 指向這個(gè)整型數(shù)據(jù)，因此可以說(shuō)變量x 現(xiàn)在是整型數(shù)據(jù)。?

? >>> x=12 ? >>> print(x)?

? 12?

? 如果進(jìn)一步執(zhí)行下面的賦值語(yǔ)句，則Python 又在內(nèi)存中創(chuàng)建數(shù) 據(jù)3.14，并使變量x 改為指向這個(gè)浮點(diǎn)型（實(shí)型）數(shù)據(jù)，因此 變量x 的數(shù)據(jù)類(lèi)型現(xiàn)在變成了浮點(diǎn)型。

? >>> x=3.14?

? >>> print(x)?

? 3.14

? Python 具有自動(dòng)內(nèi)存管理功能，對(duì)于沒(méi)有任何變 量指向的值（稱(chēng)為垃圾數(shù)據(jù)），Python 系統(tǒng)會(huì)自 動(dòng)將其刪除。

? 例：當(dāng)x 從指向12 轉(zhuǎn)而指向3.14 后，數(shù)據(jù)12 就變 成了沒(méi)有被變量引用的垃圾數(shù)據(jù)，Python會(huì)回收 垃圾數(shù)據(jù)的內(nèi)存單元，以便提供給別的數(shù)據(jù)使用， 這稱(chēng)為垃圾回收（garbage collection）。

? 也可以使用del 語(yǔ)句刪除一些對(duì)象引用。?

? 例：

? del x?

? 刪除x 變量后，如果再使用它，將出現(xiàn)變量未定義錯(cuò)（name 'x' is not defined）。

? Python 的id()函數(shù)可以返回對(duì)象的內(nèi)存地址。?

? >>> a=2.0

? >>> b=2.0?

? >>> id(a)?

? 35433824?

? >>> id(b)

? 35853488?

? >>> a=2?

? >>> b=2?

? >>> id(a)?

? 1600796448?

? >>> id(b)?

? 1600796448

? Python 解釋器會(huì)為每個(gè)出現(xiàn)的對(duì)象分配內(nèi)存單元， 即使它們的值相等，也會(huì)這樣。

? 例如，執(zhí)行a=2.0，b=2.0 這兩個(gè)語(yǔ)句時(shí)，會(huì)先后 為2.0 這個(gè)float 類(lèi)型對(duì)象分配內(nèi)存單元，然后將a?與b 分別指向這兩個(gè)對(duì)象。所以a 與b 指向的不是同一對(duì)象。

? 為了提高內(nèi)存利用效率，對(duì)于一些簡(jiǎn)單的對(duì)象， 如一些數(shù)值較?。?256~256）的整型（int）對(duì)象， Python 采取重用對(duì)象內(nèi)存的辦法。

? 例：執(zhí)行a=2，b=2 時(shí)，由于2 作為簡(jiǎn)單的int 類(lèi)型且數(shù)值小，Python 不會(huì)兩次為其分配內(nèi)存單元，而是只分配一次，然后將a 與b 同時(shí)指向已分配的對(duì)象。

? 如果賦值是較大的數(shù)值，情況就跟前面的一樣了。?

? 例：?

? >>> a=2222?

? >>> b=2222?

? >>> id(a)

? 35853872?

? >>> id(b)?

? 35852800