python中有指针吗_Python中的指针——到底指什么（⼀）指针是C和C++系语⾔的重要概念，其本质是保存另⼀个变量内存地址的变量（Pointers are variables that hold the memory address of another variable.）。某些情况下，使⽤指针可以提⾼代码的效率。但是，指针也往往会对初学者造成困扰，即使是⽼⼿，也经常会出现内存管理的问题。
象Java、Python之类的语⾔并没有明确的指针的概念。但Python中如果需要使⽤类似指针⾏为的时候，可以模拟出指针的效果，同时⼜不会陷⼊内存管理的噩梦。
Python中为什么没有指针
看起来指针似乎违背了Python设计之禅（Zen of Python）。指针会带来隐含的修改，对初学者来说显得⽐较复杂，⽽且也为访问⾮预期内存块之类的危险操作提供了⼿段。Python倾向于对⽤户屏蔽类似内存管理之类的实现细节，更注重语⾔的实⽤性，甚⾄都不太关⼼执⾏速度。
Python中的对象
在Python中，⼀切都是对象。可以通过提供的内置函数isinstance()进⾏验证：
>>> isinstance(1, object)
True
>>> isinstance(str, object)
True
>>> isinstance(list(), object)
True
>>> def func():
pass
>>> isinstance(func, object)
True
由此可见，Python中⽆论基本类型、类、类实例、⾃定义函数等都是对象。对象⾄少由三部分数据组成：
引⽤计数（Reference Count）
对象类型（Type）
对象值（Value）
其中引⽤计数⽤来进⾏内存管理；对象类型⽤于在Python本⾝的实现层（CPython）保证运⾏期的类型安全；对象值才是对象的真实数据。
要想拨开Python指针的层层迷雾，⾸先需要了解Python中的两类对象。
不可变对象与可变对象
顾名思义，不可变对象（Immutable Object）就是值不能改变的对象，象int、bool、float、str、tuple等都是不可变对象，相反，list、set、directory等都是可变对象（Mutable Object）。可以使⽤id()函数（返回对象的内存地址）、is（两个对象具有同⼀个内存地址时返回True，否则返回False）对此进⾏验证：
>>> x = 5
>>> id(x)
8791652754384
>>> x = x + 1
>>> id(x)
8791652754416
>>> s = 'Python'
>>> id(s)
31016864
>>> s += ' test'
>>> id(s)
52447280
>>> s[0] = 'p'
java python是什么意思Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
s[0]='p'
TypeError: 'str' object does not support item assignment
>>> lt = [1, 2, 3]
>>> id(lt)
52176968
>>> lt.append(4)
>>> id(lt)
52176968
>>> lt[0] = 5
>>> id(lt)
52176968
对整形对象x和字符串对象s进⾏操作后，得到了另⼀个对象（id函数返回了另⼀个值，说明对象的内存地址变了），对s[0]赋值时，得到TypeError，说明str对象的元素是不能进⾏赋值的；对list对象lt操作后，得到的还是原来的对象lt。这就说明x、s是不可变对象，lt是可变对象。
深⼊理解变量
Python中的“变量”与C和C++中的变量是截然不同的。甚⾄在Python中就不应该叫做变量（variables），⽽应该叫做名称（names）。听起来很怪异，但通常情况下把Python中的名称认为是变量也没关系，重要的是要理解它们的不同之处。
在C语⾔中，定义⼀个整形变量x：
int x = 2505;
挺简单的⼀句话，其背后发⽣了什么？
申请⼀个⾜够存储整型值的内存空间；
将2505赋值给该内存地址；
将x指向该值。
内存⽰意图如右图所⽰：
要修改x的值，只需要执⾏：
x = 2504;
该语句将新值2504赋给了变量x，覆盖了原值2505，更新后的内存显⽰了新值：
需要注意的是x的地址没有发⽣变化，仅是值变化了。这意味着x是内存地址，⽽不仅仅是个名字。 可以从另⼀个⾓度思考：x拥有⼀个内存地址（容器），该地址可以存储⼀个整形数，当将值赋给x时，相当于把这个值放进了x所拥有的内存地址。执⾏：
int y = x;
代码创建了⼀个新的容器（占⽤⼀段内存），并把x的值复制到该容器中，内存看起来是这样的：
虽然x的值复制给了y，但y拥有了⼀段新的内存，改写y值的时候对x没有影响。
再来看看Python中等价的代码：
x = 2505
除了不⽤声明x的类型外，和C代码没有区别。同样，代码的背后会执⾏以下操作：
创建⼀个PyObject对象（不同于Python中的对象，是CPython特有的Python中所有对象的基本结构。PyObject是C结构体，⽆法直接访问typecode和refcount等，不过通过fcount()可以获取⼀些内部信息）；
将PyObject对象的类型设置为整形；
将PyObject对象的值设置为2505；
创建⼀个称为x的名称；
将x指向新创建的PyObject对象；
将PyObject对象的引⽤计数加1。
内存⽰意如下：
与C语⾔中变量x拥有存储2505的内存块不同，Python中新创建的PyObject拥有这块内存，但是名称x并不拥有任何⼀块内存。
要将x的值修改为2504，执⾏：
x = 2504
这⾏代码会执⾏以下操作：
创建⼀个新的PyObject对象；
将新PyObject对象的类型设置为整形；
将新PyObject对象的值设置为2504；
将x指向新创建的PyObject对象；
将新PyObject对象的引⽤计数加1；
将旧PyObject对象的引⽤计数减1。
现在的内存⽰意图如下：
上图表明x指向⼀个对象的引⽤，⽽不拥有内存空间。x=2338语句不是⼀个赋值语句，⽽是将x绑定到⼀个引⽤。⽽且，旧的对象在内存中的引⽤计数为0，将等待被垃圾回收机制回收。
象C代码⼀样，将x赋值给⼀个新的名称y：
y = x
内存看起来就会是这个样⼦的：
并没有创建新的对象，只是将新名称y指向了同⼀个对象，可以通过 y is x 返回True确定x和y是同⼀个对象。同样，y也是不可变对象，如果对y进⾏操作，如y += 1，那么y就会绑定到⼀个新的对象，这时y is x就会返回False。
深刻理解Python中的对象是了解指针的重要基础，下篇⽂章中将会详细说明Python指针的具体内容。

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