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内存分配
在Python学习中，我们经常会写这样的代码。
>>> foo = [1, 2, 3]
>>> bar = foo
这里，我们把foo的值赋给了bar——但是，这真的是一种赋值而不是..别名..吗？
我们看看我们修改foo的值后，bar的值是否会变动。
>>> foo.append(4) #[1, 2, 3, 4]
>>> bar
[1, 2, 3, 4]
哎呀！bar的值也修改了！
那么，如果我们真的只是想把bar创建为foo的一个副本呢？
>>> foo = [1, 2, 3]
>>> bar = foo[:]
>>> foo.append(4) #[1, 2, 3, 4]
>>> bar
[1, 2, 3]
我们这里使用分片（[:]）从foo创建了一个副本.
这个现象就牵扯到了Python中的..内存分配..。
在了解内存分配前，我们先要理解Python中变量工作的机制。
id()函数
很多小白很小白的认为，Python是以变量名来分辨变量的。
怎么可能呢
每一个编程语言都是用变量所在的内存分辨每个变量的。
我们回到开头：
>>> foo = [1, 2, 3]
>>> bar = foo
>>> id(foo)
2415003666112
>>> id(bar)
2415003666112
他们的ID是相同的，就说明他们使用了相同的内存地址，是同一个变量。
>>> foo = [1, 2, 3]
>>> bar = foo
>>> foo = [1, 2, 3, 4]
>>> id(foo)
2415003666112
>>> id(bar)
2415003507456
>>> foo
[1, 2, 3, 4]
>>> bar
[1, 2, 3]
>>> a = object()
>>> a
<object object at 0x0000022F37707AE0> #十六进制转换
>>> id(a)
2401816836832
这里我们会看到，给变量重新赋值后，ID不一样了。
所以，我们可以认为，变量其实是被赋予了一个内存地址。
is关键字
小白可能认为，两个变量的值相同，它们就是同一个变量。
怎么可能呢
>>> foo = [1, 2, 3]
>>> bar = [1, 2, 3]
>>> id(foo)
2415003665024
>>> id(bar)
2415003665600
>>> foo == bar
True
>>> foo is bar
False
==操作符用于检测值的相等，is关键字用于检测id的相等。
内存重用1
为了提高内存利用效率对于一些简单的对象，如一些数值较小的int对象，字符串对象等，python采取重用对象内存的办法.
小内存变量
如指向a=2，b=2时，由于2作为简单的int类型且数值小，Python不会两次为其分配内存，而是只分配一次，然后将a与b同时指向已分配的对象。
>>> a = 2
>>> b = 2
>>> print(id(a), id(b), id(2))
140705517236528 140705517236528 140705517236528
>>> print('a == b:', a == b)
a == b: True
>>> print('a is b:', a is b)
a is b: True
大内存变量
如对于数值较大的int对象，Python会为ho和mo分别申请一块内存，来存储114514。
>>> ho = 114514
>>> mo = 114514
>>> print(id(ho), id(mo), id(114514))
2401819762384 2401819762352 2401820368464
>>> print('ho == mo:', ho == mo)
ho == mo: True
>>> print('ho is mo:', ho is mo)
ho is mo: False