可变（mutable）和不可变（immutable）参数

不可变对象在进行重新赋值的时候，实际上是将原始值丢弃，将变量指向一个新值；可变对象的可变性质是指更改可变对象的子对象，比如list中的item元素的更改。

Python中的string,tuple(元组)和number是不可变对象，而dict，list等是可变对象；当可变对象传入函数中后，如果在函数中对对象的子对象（子元素）进行修改，那么会导致函数外的原始对象也会进行更改；不可变对象不会存在这个问题。

传递不可变参数示例 调用结果 可变参数函数调用示例 结果

可变类型（mutable）：列表，字典

不可变类型（unmutable）：数字，字符串，元组

不可变类型有什么好处？

    如果数据是不可变类型，当我们把数据传给一个不了解的API时，可以确保我们的数据不会被修改。因此，如果我们要操作一个从函数返回的元组，可以通过内建函数list()把它转换成一个列表。

这里的可变不可变，是指内存中的那块内容（value）是否可以被改变。如果是不可变类型，在对对象本身操作的时候，必须在内存中新申请一块区域(因为老区域不可变)。如果是可变类型，对对象操作的时候，不需要再在其他地方申请内存，只需要在此对象后面连续申请(增加内存/减少内存)即可，也就是它的指向内存存储的位置会保持不变，但区域会变长或者变短，可以使用内建函数id()来确认对象的身份在两次赋值前后是否内存的位置是否发生了变化。

内建函数id() 介绍

id(变量)函数，用于返回对象的身份(identity)。其实，这里所谓的身份，就是该对象的内存地址。id地址可理解为相应变量在存储中的位置；这个存储位置不变是指一个运行周期，在一定数值范围内分配的编号，不同运行周期，即便同一变量存储位置都会有变化，可变对象，一个运行周期内，存储位置上的值是可以改变，不可变对象则相反

print(id(a))

print(hex(id(a)))

在我的计算机上，它们返回的是:

11246696

'0xab9c68' 分别为内存地址的十进制和十六进制表示。

单个运行周期内，整数333、111的存储位置已经被分配固定，且存储的内容是不允许修改的，变量a指向了111，因此a的存储位置就是111的位置，b也是如此，当a指向了333，a指向的存储位置就会发生改变，因此a的id值发生了变化。 这里暂时无法给出合理的解释，但会在下面的深浅拷贝中解释部分，并结合自己的理解，同时能力有限，还需要自己进一步理解python的内存管理 列表，字典可变对象进行赋值时，每次赋值都是分配新的地址，从使用角度来讲，是因为这些对象是可变的，如果分配同一地址，当发生修改时，可能导致赋值对象不一致

    

不可变对象赋值，分配的地址是不变，可以理解为他们不需要修改，分配同一物理地址，可以节省内存开销

深浅拷贝的定义

在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。

浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复制

深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。也就是，把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象我也复制。

几种拷贝类型的操作

1、赋值

对不可变对象的赋值

        python有一个重用机制，对于同一个数字，python并不会开辟一块新的内存空间，而是维护同一块内存地址，只是将该数字对应的内存地址的引用赋值给变量a和b。所以根据输出结果，a和b其实对应的是同一块内存地址，只是两个不同的引用罢了。同样的，对于c = a，其实效果等同于“c= 1231;”，它也就是将a指向123123的引用赋值给c。字符串跟数字的原理雷同，如果把123123改成“abcabc”也是一样的。

结论：对于通过用 = 号赋值，数字，字符串等不可变对象（元组除外）在内存当中用的都是同一块地址

对元组对象的赋值

结论：对于通过用 = 号赋值 ，每次分配的是不同的物理地址，这和字典，列表的方式是一样的

对可变对象赋值

结论：对可变对象如元组，字典等进行赋值时，实际上是分配不同的物理地址，但list3=list1，list3实际上分配的物理地址是和list1一致的，只是把list1的引用拿过来赋值给list3而已

2、浅拷贝：

进行浅拷贝时，需要引用import copy包，部分对象如列表，字典等是有内置的copy函数的

对不可变对象的浅拷贝

对不可变对象的浅拷贝，实际上只是把a的引用复制给b，a和b的内存地址还是一样的

对可变对象的浅拷贝

通过以上结果可以看出，进行浅拷贝时，我们的字典第一层n1和n3指向的内存地址（相当于上图的红色区域）已经改变了，但是对于第二层里的列表并没有拷贝，它的内存地址还是一样的，对于内置函数copy而言，n2和n3在性质上是一样的。这里还要注意最底层的元素，其实物理位置是不变的

深拷贝：

进行深拷贝时，需要引用import copy包，部分对象如列表，字典等是有内置的deepcopy函数的 

字典里面的第一层和里面嵌套的地址都已经变了。对于深拷贝，它会拷贝多层，将第二层的列表也拷贝一份，如果还有第三层嵌套，那么第三层的也会拷贝，但是对于里面的最小元素，比如数字和字符串，这里就是“wu”，123，“alex”，678之类的，按照python的机制，它们会共同指向同一个位置，它的内存地址是不会变的。

结论： 对于深拷贝，字典、列表、元组等类型，它里面嵌套多少层，就会拷贝多少层出来，但是最底层的数字和字符串地址不变。

切片

可以验证切片属于浅拷贝的一种

总结：

1，切片可以应用于：列表、元组、字符串，但不能应用于字典,切片属于浅拷贝。

2、深浅拷贝，既可应用序列（列表、元组、字符串），也可应用字典。

3、对于不可变对象的深浅拷贝

不可变对象类型，没有被拷贝的说法，即便是用深拷贝，查看id的话也是一样的，如果对其重新赋值，也只是新创建一个对象，替换掉旧的而已。

一句话就是，不可变类型，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值和拷贝后的值都是一样的。

4、对可变对象的深浅拷贝

=浅拷贝：值相等，地址相等 

copy浅拷贝：值相等，地址不相等 

deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等