python对象的内存分配

我有以下代码：

a = 2
b = a

a = a + 2
print (a)
print (b)

我的问题是为什么b打印为2而不是4？如果你把a分配给b，b不总是引用a的内存吗

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谢谢

并非所有python对象都是可变的，下面列出了它们的列表

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重新分配时，变量将重新分配到新地址：

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因为您已经通过x=x+1将x重新分配到一个新位置，这与不变性无关

检查：

x = 2
y = x

>>> id(x), id(y)
(26726784, 26726784) # same

然后，更改此选项：

x = x+1

>>> id(x), id(y)
(26726760, 26726784) # not same, because x reassigned to a new reference location.

如果对可变的列表执行相同的操作，将得到相同的结果：

x=[5]
y=x

>>> id(x), id(y)
(139890260976056, 139890260976056)

派遣时：

x = x + [5]

>>> id(x), id(y)
(139890260094344, 139890260976056) # not same, id reallocated on assignment
>>> x, y
([5, 5], [5])

通过使用x.append5，您将在列表中看到可变行为，其中x和y在修改对象本身时都会发生变化。但在这种情况下，并不是对象的易变性导致了差异。是赋值x=其他东西改变了引用

python中int的一个有趣特性是，较小的int是预先分配的。例如，如果您这样做：

x = 5
y = x
x = 5
id(x) == id(y) # True

x = 5000000000000
y = x
x = 5000000000000 # same as previous.
id(x) == id(y) # False

但是，如果您：

x = 5
y = x
x = 5
id(x) == id(y) # True

x = 5000000000000
y = x
x = 5000000000000 # same as previous.
id(x) == id(y) # False

这是因为小整数有预先分配的位置，而大整数没有。因此，对于大整数的重新分配将找到不同的位置

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这验证了@juanpa.arrivillaga的观点，即这是由于赋值而非不变性造成的。

不，Python变量不是内存中的位置。请阅读基本内容，Python不是C。变量不是内存中的位置，赋值和重新赋值与内存分配无关。内存分配是一个骗人的问题。这里的易变性完全无关。@juanpa.arrivillaga这是无关紧要的，但额外的信息是needed@Woody1193不，这完全无关。赋值的语义不会因对象的类型而改变。@juanpa.arrivillaga是正确的，所有对象的赋值都完全相同。@Woody1193用列表试试，你会发现你错了。不是赋值重新分配了内存，从内存分配的角度考虑python变量分配甚至是没有用的，事实上，在这里，在CPython中，所有被引用的对象都已经被分配，没有新的对象被分配created@juanpa.arrivillaga，在中，它解释了id反映了内存中对象的地址。，那么，变量的内存地址没有改变吗？是的，id正好给你一个对象的地址。但您从未创建过任何对象，关键是所有这些都与变量赋值的语义无关，这是这里的基本问题。我的观点是，在CPython中，当解释器启动时，会分配小整数。所有int对象都已分配。内存分配是个麻烦事，Python变量与C变量不同。变量没有被重新分配，变量实际上是dict中的一个键，对象也没有。感谢大家的输入，我显然遗漏了一些东西@南特，你能不能取消接受这个答案，这样我就可以删除它？准确地说，a+2的计算结果是一个对象。它可能与不太可能的对象是同一个对象，但这取决于typea的实现方式。它可能是一个现有的对象CPython，例如，预先分配了介于-5和256之间的int对象，也可能确实是一个当场创建的全新对象。我甚至不会说位置，因为Python没有说明对象是如何实现的。相反，名称x只是绑定到x+1求值的对象，不管该对象可能是什么。通常，x+1与x所指的对象不同，但不一定是新对象。例如，无论出于何种原因，typex.\uuuu add\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。int.\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu？