python 变量没有自己独有的内存地址吗?

jinzhu160

c# java等编程语言中， 变量有自己独有的内存地址，不会改变。
比如 在 c# 中，
int a =1;
这时候，可以用 &a 获取变量 a 的内存地址，比如变量 a 的内存地址为 0x112233，变量 a 的值为 1；
a =2;
这时候，可以用 &a 获取变量 a 的内存地址，发现变量 a 的内存地址依然为 0x112233，只是此刻 a 的值为 2；

而 python 中，变量没有自己独有的内存地址么？
比如在 python中
a =1;  
这时候，使用 print(id(a)) 输出的是 数字 1 的内存地址，根据值类型 保存值的，变量 a的内存地址也是一样的 假设为 0x223344
a =2后， print(id(a))   输出的就是数字 2 在内存中的地址了，也就是变量 a 的内存地址，发现已经变了 ，变成了 0x334455啦

变量本身的内存地址在 其他高级语言中，是不会变的。变的只是变量的值。
而 python 中， 为什么变量的地址会随便变呢；变量都是在栈内存中，如果变量的地址随时改变，那岂不是不停的新开辟内存存储变量，不是浪费性能吗？
还有 变量 a 的地址都变了，那改变以后，原来的变量 a的那块内存空间岂不是浪费了？

假设 对于列表 a  =[1,2,3,4]
还有 这个  print(id(a)) 输出的到底是对象的内存地址，还是 变量a 的内存地址呢？
在 其他高级语言中，变量 a 有自己的内存地址，变量a 的值是 对象的内存地址等等。
在 python 中，变量 a 到底有没有自己的内存地址呢？


假设 对于列表 a  =[1,2,3,4] 还有 这个  print(id(a)) 输出的到底是对象的内存地址，还是 变量a 的内存地址呢？在 python 中，变量 a 到底有没有自己的内存地址呢？
在 c#中，变量 a 是栈内存中的，有自己独立的内存地址，如 a=[123],那么变量 a的值为数组的内存地址，变量a的地址为变量a自己的内存地址。变量a的内存地址和数组[123]的内存地址是不一样的。

奈陌

对于Python中的复杂数据类型（如：列表、元组、字典等），如果仅仅是对其中的⼀个或多个元素进⾏修改，并不会改变其地址

Harold123

楼上说的有点问题，可变类型对象有列表和字典，
元组、数字、字符串属于不可变类型对象。
举个例子，列表 list_1 = [1, 2, 3] 如果你用 list_1.append(4) 你会发现前后的 id(list_1)是没有发生变化的。但是如果你使用 list_1 = [1, 2, 3, 4]，这时的 id 就发生了变化。
而对于你说的占用资源，python的垃圾回收机制会自动回收无法再被引用的值。比如你定义 a = 1 ， 然后又重新定义 a = 2 , 此时 1 的值所在的内存就会被自动回收。

jinzhu160

Harold123 发表于 2022-5-8 11:42
楼上说的有点问题，可变类型对象有列表和字典，
元组、数字、字符串属于不可变类型对象。
举个例子，列表 ...

好的，好像明白了，python 中一切数据类型都是对象，比如 int a =1 ,这个 1 也是对象，其他语言这都是值类型，看来 python 中全部都是引用类型。

JuncoJet

Python的hash代表的就是地址，所有的数据都是建立在hash表上的，通过索引hash值得到具体数据的地址
很有意思的一个例子 a=1 b=2-1
ab的hash是相同的

Harold123

jinzhu160 发表于 2022-5-8 11:44
好的，好像明白了，python 中一切数据类型都是对象，比如 int a =1 ,这个 1 也是对象，其他语言这都是值 ...

对的，python里面一切皆对象，数字、列表、字典、函数这些都是对象，变量就相当于对这些对象的引用，python变量实现方式就是引用语义，而其他语言使用值语义来实现。
C语言中定义很多个int类型变量的值都为1的话，就要同时占用很多的1的内存，但是python里面定义很多个变量值为1的话，相当于很多个变量都指向了同一个内存，当存储1的对象引用计数器变为0的时候，不会再被引用，就会自动清理掉了

jinzhu160

Harold123 发表于 2022-5-8 12:25
对的，python里面一切皆对象，数字、列表、字典、函数这些都是对象，变量就相当于对这些对象的引用，pyth ...

谢谢，明白了

wuai_leeda

Python是面向对象语言，万物皆对象

XiaoZouYu

python中的赋值就是一个面向对象，每打印一次地址都会变化  只有-5到256之间整数的地址是固定

三滑稽甲苯

Python有小整数池的，你试试看114514这个数，结果应该就不一样了