在Python中，變量是沒有類型的，這和以往看到的大部分編輯語言都不一樣。在使用變量的時候，不需要提前聲明，只需要給這個變量賦值即可。但是，當用變量的時候，必須要給這個變量賦值；如果只寫一個變量，而沒有賦值，那么Python認為這個變量沒有定義。如下：
 

>>> a
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined

    下面我們具體講一下Python中的變量，引用，拷貝和作用域問題。。

    一、可變對象 & 不可變對象

    在Python中，對象分為兩種：可變對象和不可變對象，不可變對象包括int，float，long，str，tuple等，可變對象包括list，set，dict等。需要注意的是：這里說的不可變指的是值的不可變。對于不可變類型的變量，如果要更改變量，則會創(chuàng)建一個新值，把變量綁定到新值上，而舊值如果沒有被引用就等待垃圾回收。另外，不可變的類型可以計算hash值，作為字典的key?？勺冾愋蛿?shù)據(jù)對對象操作的時候，不需要再在其他地方申請內(nèi)存，只需要在此對象后面連續(xù)申請(+/-)即可，也就是它的內(nèi)存地址會保持不變，但區(qū)域會變長或者變短。

    下面是一些例子：
 

>>> a = 'xianglong.me'
>>> id(a)
140443303134352
>>> a = '1saying.com'
>>> id(a)
140443303131776
# 重新賦值之后，變量a的內(nèi)存地址已經(jīng)變了
# 'xianglong.me'是str類型，不可變，所以賦值操作知識重新創(chuàng)建了str '1saying.com'對象，然后將變量a指向了它

>>> a_list = [1, 2, 3]
>>> id(a_list)
140443302951680
>>> a_list.append(4)
>>> id(a_list)
140443302951680
# list重新賦值之后，變量a_list的內(nèi)存地址并未改變
# [1, 2, 3]是可變的，append操作只是改變了其value，變量a_list指向沒有變

    二、變量無類型，對象有類型

    三、函數(shù)值傳遞

    先看一個例子：
 

def func_int(a):
  a += 4
 
def func_list(a_list):
  a_list[0] = 4
 
t = 0
func_int(t)
print t
# output: 0
 
t_list = [1, 2, 3]
func_list(t_list)
print t_list
# output: [4, 2, 3]

    對于上面的輸出，不少Python初學者都比較疑惑：第一個例子看起來像是傳值，而第二個例子確實傳引用。其實，解釋這個問題也非常容易，主要是因為可變對象和不可變對象的原因：對于可變對象，對象的操作不會重建對象，而對于不可變對象，每一次操作就重建新的對象。

    在函數(shù)參數(shù)傳遞的時候，Python其實就是把參數(shù)里傳入的變量對應的對象的引用依次賦值給對應的函數(shù)內(nèi)部變量。參照上面的例子來說明更容易理解，func_int中的局部變量"a"其實是全部變量"t"所指向對象的另一個引用，由于整數(shù)對象是不可變的，所以當func_int對變量"a"進行修改的時候，實際上是將局部變量"a"指向到了整數(shù)對象"1"。所以很明顯，func_list修改的是一個可變的對象，局部變量"a"和全局變量"t_list"指向的還是同一個對象。

    四、淺拷貝 & 深拷貝

    接下來的問題是：如果我們一定要復制一個可變對象的副本怎么辦？簡單的賦值已經(jīng)證明是不可行的，所以Python提供了copy模塊，專門用于復制可變對象。copy中有兩個方法：copy()和deepcopy()，前一個是淺拷貝，后一個是深拷貝。淺拷貝僅僅復制了第一個傳給它的對象，下面的不管了；而深拷貝則將所有能復制的對象都復制了。下面是一個例子：
 

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
 
a.append(15)
a[1][2] = 10
 
print a
print b
print c
print d
 
# [[1, 2, 3], [4, 5, 10], 15]
# [[1, 2, 3], [4, 5, 10], 15]
# [[1, 2, 3], [4, 5, 10]]
# [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

    五、作用域

    在Python程序中創(chuàng)建、改變或查找變量名時，都是在一個保存變量名的地方進行中，那個地方我們稱之為命名空間。作用域這個術語也稱之為命名空間。具體地說，在代碼中變量名被賦值（Python中變量聲明即賦值，global 聲明的只是變量的使用域）的位置決定了該變量能被訪問的范圍。函數(shù)定義了本地作用域，而模塊定義的是全局作用域。

    每一個模塊都是全局作用域。也就是說，創(chuàng)建于模塊文件頂層的變量具有全局作用域，對于外部訪問就成了一個模塊對象的屬性。全局作用域的作用范圍僅限于單個文件?！叭帧敝傅氖窃谝粋€文件的頂層變量名對于這個文件而言是全局的。每次對函數(shù)的調(diào)用都創(chuàng)建了一個新的本地作用域。Python中也有遞歸，即可以調(diào)用自身，每次調(diào)用都會創(chuàng)建五個新的本地命名空間。賦值的變量名除非聲明為全局變量，否則均為本地變量。如果需要在函數(shù)內(nèi)部對模塊文件頂層的變量名賦值，需要在函數(shù)內(nèi)部通過 global 語句聲明該變量。所有的變量可歸納為本地、全局或者內(nèi)置三種。范圍分別為def內(nèi)部，在一個模塊的命名空間內(nèi)部和預定義的 __builtin__ 模塊提供的變量。

    變量名引用分為三個作用域進行查找：首先是本地，然后是函數(shù)內(nèi)（如果有的話），之后是全局，最后是內(nèi)置。在默認情況下，變量名賦值會創(chuàng)建或者改變本地變量。全局聲明將會給映射到模塊文件內(nèi)部的作用域的變量名賦值。Python 的變量名解析機制也稱為 LEGB 法則，具體如下：

    當在函數(shù)中使用未確定的變量名時，Python搜索4個作用域：本地作用域（L），之后是上一層嵌套結構中 def 或 lambda 的本地作用域（E），之后是全局作用域（G），最后是內(nèi)置作用域（B）。按這個查找原則，在第一處找到的地方停止。如果沒有找到，Python 會報錯的。下圖說明了搜索流程（由內(nèi)及外）：

    上面說了，Python中的變量是沒有類型的，但Python其實是區(qū)分類型的：Python的所有變量其實都是指向內(nèi)存中的對象的一個指針，都是值的引用，而其類型是跟著對象走的?？偨Y來說：在Python中，類型是屬于對象的，而不是變量, 變量和對象是分離的，對象是內(nèi)存中儲存數(shù)據(jù)的實體，變量則是指向對象的指針。在《Learning Python》一書中有一個觀點：變量無類型，對象有類型，大概也是說的這個意思。下面是一張說明變量的圖：
    

    Python像PHP一樣提供了一個global語法，global定義的本地變量會變成其對應全局變量的一個別名，即是同一個變量。下面的例子可以幫你更好的理解：
 

a = 44
 
def test1():
  a = 14
  print a
test1() # 輸出：14
 
def test2():
  global a
  print a
test2() # 輸出：44

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