Python 動態型別

動態型別(dynamic typing)是python另乙個重要的核心概念。我們之前說過，python的變數(variable)不需要宣告，而在賦值時，變數可以重新賦值為任意值。這些都與動態型別的概念相關。

1. 動態型別

在我們接觸的物件中，有一類特殊的物件，是用於儲存資料的。常見的該類物件包括各種數字，字串，表，詞典。在c語言中，我們稱這樣一些資料結構為變數。而在python中，這些是物件。

物件是儲存在記憶體中的實體。而我們的變數，實際上只是指向這一物件的參考(reference)，類似於c語言的指標。

（在c語言中，變數自身就是儲存於記憶體中的實體）

變數和它所指的物件的分離，就是動態型別的核心。由於變數只類似於乙個指標，所以它可以隨時指向乙個新的物件，即使這個新的物件的型別發生了變化。

a = 3a = '
at'

第乙個語句中，3是儲存在記憶體中的乙個整數物件。通過賦值，我們將在記憶體中建立這一物件，並將變數a指向改物件。

第二個語句中，我們在記憶體中建立物件『at』，其型別是字串(string)。變數a在此又指向了'at'。而此時，物件3不再有變數指向它，python會自動將沒有變數指向的物件銷毀(destruct)，從而釋放相應記憶體。

(對於小的整數和短字串，實際上python會快取這些物件，而不是針對每次賦值而分別建立和銷毀。但從邏輯層面上來說，上面的說法並沒有問題。我們將忽略這一細節)

a = 5b =a
a = a + 2

再看這個例子。通過前兩個句子，我們讓a,b指向同乙個整數物件5(b = a的含義是讓變數b指向變數a所指的那乙個物件)。但第三個句子實際上對變數a重新賦值，讓a指向乙個新的物件7。此時a,b分別指向不同的物件。我們看到，即使是多個變數指向同乙個物件，如果乙個變數值發生變化，那麼實際上是讓這個變數指向乙個新的變數，並不影響其他的變數的指向。從效果上看，就是各個變數各自獨立，互不影響。

不止是整數如此，其它資料物件也是如此:

l1 = [1,2,3]
l2 =l1
l1 = 1

但注意以下情況

l1 = [1,2,3]
l2 =l1
l1[0] = 10
print l2

在該情況下，我們不再對l1這一變數賦值，而是對l1所指向的表的元素賦值。結果是，l2也同時發生變化。

原因何在呢？因為l1，l2的指向沒有發生變化，依然指向那個表。表實際上是包含了多個變數的物件（每個變數是乙個元素，比如 l1[0]，l1[1]..., 每個變數指向乙個物件，比如1,2,3), 。而l1[0] = 10這一賦值操作，並不是改變l1的指向，而是對l1[0], 也就是表物件的一部份(乙個元素)，進行操作，所以所有指向該物件的變數都受到影響。

（與之形成對比的是，我們之前的賦值操作都沒有對物件自身發生作用，只是改變變數指向。）

像表這樣，可以通過引用元素，改變記憶體中的物件自身(in-place change)的物件型別，稱為可變資料物件(mutable object)，詞典也是這樣的資料型別。

而像之前的數字和字串，不能改變物件本身，只能改變變數的指向，稱為不可變資料物件(immutable object)。我們之前學的定值表(tuple)，儘管可以引用引用元素，但不可以通過賦值改變元素，也因此不能對物件本身進行改變，也是immutable object.

2. 從動態型別看函式的引數傳遞

函式的引數傳遞，實際上是讓函式的各個引數作為變數，指向物件。比如說：

def
f(x):
x = 100
print
xa = 1f(a)
print a

在呼叫函式f()時，實際上函式讓引數作為乙個變數，指向a所指的物件。如果引數是不可變(immutable)的物件，那麼如上面所講，各個變數之間相當於相互獨立。引數傳遞類似於c語言中的值傳遞。

如果是引數是可變(mutable)的物件，那麼存在有改變物件自身的可能性，所有指向該物件的變數(無論是函式中的引數，還是主程式中的變數)都會受影響，程式設計的時候要對此問題留心。比如說：

def
f(x):
x[0] = 100
print
xa = [1,2,3]
f(a)
print a

動態型別是python的核心機制之一。可以在應用中慢慢熟悉。

總結:變數和物件的分離，物件是記憶體中儲存資料的實體，變數指向物件。

可變物件，不可變物件

函式值傳遞

Python 動態型別

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Python動態型別

Python 動態型別定義

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Python 動態型別定義

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