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动态类型 (dynamic typing)是 Python 另一个重要的核心概念。我们之前说过，Python 的变量 (variable) 不需要声明，而在赋值时，变量可以重新赋值为任意值。这些都与动态类型的概念相关。

动态类型

在我们接触的对象中，有一类特殊的对象，是用于存储数据的。常见的该类对象包括各种数字，字符串，表，词典。在 C 语言中，我们称这样一些数据结构为变量。而在 Python 中，这些是对象。

对象是储存在内存中的实体。但我们并不能直接接触到该对象。我们在程序中写的对象名，只是指向这一对象的引用 (reference)。

引用和对象分离，是动态类型的核心。引用可以随时指向一个新的对象：

a = 3
a = 'at'

第一个语句中，3 是储存在内存中的一个整数对象。通过赋值，引用 a 指向对象 3。

第二个语句中，内存中建立对象‘at’，是一个字符串 (string)。引用 a 指向了 'at'。此时，对象 3 不再有引用指向它。Python 会自动将没有引用指向的对象销毁 (destruct)，释放相应内存。

(对于小的整数和短字符串，Python 会缓存这些对象，而不是频繁的建立和销毁。)

a = 5
b = a
a = a + 2

再看这个例子。通过前两个句子，我们让 a,b 指向同一个整数对象 5(b = a的含义是让引用 b 指向引用 a 所指的那一个对象 )。但第三个句子实际上对引用 a 重新赋值，让 a 指向一个新的对象 7。此时 a,b 分别指向不同的对象。我们看到，即使是多个引用指向同一个对象，如果一个引用值发生变化，那么实际上是让这个引用指向一个新的引用，并不影响其他的引用的指向。从效果上看，就是各个引用各自独立，互不影响。

其它数据对象也是如此:

L1 = [1,2,3]
L2 = L1
L1 = 1

但注意以下情况

L1 = [1,2,3]
L2 = L1
L1[0] = 10
print L2

在该情况下，我们不再对 L1 这一引用赋值，而是对 L1 所指向的表的元素赋值。结果是，L2 也同时发生变化。

原因何在呢？因为 L1，L2 的指向没有发生变化，依然指向那个表。表实际上是包含了多个引用的对象（每个引用是一个元素，比如 L1[0]，L1[1]..., 每个引用指向一个对象，比如 1,2,3), 。而 L1[0] = 10 这一赋值操作，并不是改变 L1 的指向，而是对 L1[0], 也就是表对象的一部份 (一个元素)，进行操作，所以所有指向该对象的引用都受到影响。

（与之形成对比的是，我们之前的赋值操作都没有对对象自身发生作用，只是改变引用指向。）

列表可以通过引用其元素，改变对象自身 (in-place change)。这种对象类型，称为可变数据对象 (mutable object)，词典也是这样的数据类型。

而像之前的数字和字符串，不能改变对象本身，只能改变引用的指向，称为不可变数据对象 (immutable object)。

我们之前学的元组 (tuple)，尽管可以调用引用元素，但不可以赋值，因此不能改变对象自身，所以也算是 immutable object.

从动态类型看函数的参数传递

函数的参数传递，本质上传递的是引用。比如说：

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

参数 x 是一个新的引用，指向 a 所指的对象。如果参数是不可变 (immutable) 的对象，a 和 x 引用之间相互独立。对参数 x 的操作不会影响引用 a。这样的传递类似于 C 语言中的值传递。

如果传递的是可变 (mutable) 的对象，那么改变函数参数，有可能改变原对象。所有指向原对象的引用都会受影响，编程的时候要对此问题留心。比如说：

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

动态类型是 Python 的核心机制之一。可以在应用中慢慢熟悉。

总结

引用和对象的分离，对象是内存中储存数据的实体，引用指向对象。

可变对象，不可变对象

函数值传递