一文理解Python中的变量 python中什么是变量( 二 ) _小知识

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300 和 400 两个整数对象各有一个标签。

最后，我们再执行一条语句：
>>> n='foo'
这会导致 Python 创建一个新的字符串对象，其值为 foo，并将名字 n 指向这个字符串对象。

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因为变量是一个名字、一个标签，它可以被轻易地从一个对象贴往另一个对象，不管这些对象是否属于同一类型。
你也能够看到，n 指向字符串对象后，不再有任何名字指向整数 300 这个对象，我们无法再对其进行访问，它变成一个“孤儿”了！

这里简单介绍一下 Python 对象的生命周期。
一个对象的生命周期始于它被初始创建时，那时至少有一个引用指向它。在后续的过程中，会有其他引用指向或不再指向它，也就是说，指向一个对象的引用数目是动态变化的。但只要还有一个引用指向它，这个对象就保持存活状态。
当对象的引用数减少到 0 时，这个对象就变为不可访问状态了。这也意味着其生命周期即将结束。Python 解释器会留意到这个对象不可访问，将其占用的内存重新标记为可用。
这个过程在计算机领域称为：垃圾回收。

【对象身份（id）】
Python 为每一个创建的对象分配一个数字，这个数字可唯一地标识这个对象。Python 解释器确保不会有任何两个对象在其生命周期内拥有相同的标识。一旦对象的引用计数减至 0，伴随着对象被回收，它的标识数字也会被回收，并可重用。

Python 内置的 id() 函数可返回一个对象的标识。我们可用这个函数来判断两个变量是否指向了同一个对象。
>>> n=300>>> m=n>>> id(n)1455946814064>>> id(m)1455946814064>>>>>> m=400>>> id(m)1455946814256
这也验证了我们上边对“变量是对象的引用”的分析。

有了这些概念后，下边这段代码执行结果很容易理解：
>>> m=300>>> n=300>>> id(m)1455943043248>>> id(n)1455946814256
m 和 n 指向了不同的整数对象。

但是，下边这段代码执行结果该如何解释？
>>> m=30>>> n=30>>> id(m)140723401618608>>> id(n)140723401618608
m 和 n 的值都是30，它们的 id 竟然也是相同的！

原来，出于优化目的，Python 解释器在启动时自动创建了一批数值介于 [-5, 256] 之间的“小整数”对象，这些对象会在程序运行过程中被重用。此称为“小整数缓存” 。
所以，当你给变量赋值 [-5, 256] 之间的整数时，具有相同值的变量实际上会指向同一个对象。

【变量命名】
在我们使用过的例子里，我们用到的变量名都是诸如 m、n 这样简短的名字。而变量的名字其实是可以很长并且具有明确意义的。合理的命名变量会让人一眼就明白其含义，有助于代码的理解和维护。

Python 支持任意长度的变量名，并且变量名可以包含大小写字母（A-Z、a-z）、数字（0-9）和下划线（_）。一个限制是：变量名首字符不得是数字。
以下是一些合法的变量名：
>>> name='Bob'>>> Age=54>>> has_W2=True>>> print(name, Age, has_W2)Bob 54 True
而以数字开头的变量名则会引起语法错误：
>>> 1099_filed = FalseFile "", line 11099_filed = False^SyntaxError: invalid token
另外，变量名也是大小写敏感的，大写和小写被视作不同的字符。
以下几个变量应视为不同的变量：
>>> age=1>>> Age=2>>> aGe=3>>> AGE=4>>> a_g_e=5>>> _age=6>>> age_=7>>> _AGE_=8
如果你在同一程序中同时使用了这几个形式不同的 age 给变量命名，这是不被提倡的。这会引起混淆，在不同地方遇到 age 时需要绞尽脑汁来思考它的确切含义，也会给代码维护者带来很大麻烦。

变量名称应是自描述的，能清晰地表明变量是用来做什么的。
假如你有一个表示毕业生数目的变量，那么你可以使用下边这几个变量名：

>>> numberofcollegegraduates = 2500>>> NUMBEROFCOLLEGEGRADUATES = 2500>>> numberOfCollegeGraduates = 2500>>> NumberOfCollegeGraduates = 2500>>> number_of_college_graduates = 2500

这些名称明显好于 m、n，你可以从中读出它们表示的是什么。