Python 变量
（1）变量的数据类型
一般而言，变量需要先定义，后使用，变量的数 据类型决定了变量占用多少个字节的内存单元。
例：C 语言中的变量，需要在程序编译时确定数 据类型并分配相应的内存单元。这种在使用变量 之前定义其数据类型的语言称为静态类型语言。
但Python 语言不同，它是一种动态类型语言。
Python 是一种动态类型语言。
这种动态类型语言确定变量的数据类型是在给变 量赋值的时候，对变量的每一次赋值，都可能改 变变量的类型。
在Python 中使用变量时不用像C 语言那样先定义 数据类型，而可直接使用。
例：
>>> x=12 #给变量x 赋值
>>> y=12.34 #给变量y 赋值
>>> z='Hello World' #给变量z 赋值
>>> print(x,y,z)
12 12.34 Hello World
可以使用Python 内置函数type()来查询变量的类型。
例：
>>> type(x) #查看x 的数据类型，x 是整型（int）变量
(class 'int')
>>> type(y) #查看y 的数据类型，y 是浮点型（float） 变量
(class 'float')
>>> type(z) #查看z 的数据类型，z 是字符串型（string） 变量
(class 'str')
（2）变量与地址的关系
在C 语言中，编译系统要为变量分配内存空间， 当改变变量的值时，改变的是该内存空间的内容， 在程序运行过程中，变量的地址是不再发生改变的，即变量所对应的内存空间是固定的。
Python 语言则不同，它采用的是基于值的内存管理方式，不同的值分配不同的内存空间。 当给变量赋值时，Python解释器为该值分配一个 内存空间，而变量则指向这个空间，当变量的值 被改变时，改变的并不是该内存空间的内容，而 是改变了变量的指向关系，使变量指向另一内存 空间。
这可理解为，Python 变量并不是某一个固定内存 单元的标识，而是对内存中存储的某个数据的引 用（reference），这个引用是可以动态改变的。
例：执行下面的赋值语句后，Python 在内存中创建数据12，并 使变量x 指向这个整型数据，因此可以说变量x 现在是整型数据。
>>> x=12 >>> print(x)
12
如果进一步执行下面的赋值语句，则Python 又在内存中创建数 据3.14，并使变量x 改为指向这个浮点型（实型）数据，因此 变量x 的数据类型现在变成了浮点型。
>>> x=3.14
>>> print(x)
3.14
Python 具有自动内存管理功能，对于没有任何变 量指向的值（称为垃圾数据），Python 系统会自 动将其删除。
例：当x 从指向12 转而指向3.14 后，数据12 就变 成了没有被变量引用的垃圾数据，Python会回收 垃圾数据的内存单元，以便提供给别的数据使用， 这称为垃圾回收（garbage collection）。
也可以使用del 语句删除一些对象引用。
例：
del x
删除x 变量后，如果再使用它，将出现变量未定义错（name 'x' is not defined）。
Python 的id()函数可以返回对象的内存地址。
>>> a=2.0
>>> b=2.0
>>> id(a)
35433824
>>> id(b)
35853488
>>> a=2
>>> b=2
>>> id(a)
1600796448
>>> id(b)
1600796448
Python 解释器会为每个出现的对象分配内存单元， 即使它们的值相等，也会这样。
例如，执行a=2.0，b=2.0 这两个语句时，会先后 为2.0 这个float 类型对象分配内存单元，然后将a 与b 分别指向这两个对象。所以a 与b 指向的不是同一对象。
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（-256~256）的整型（int）对象， Python 采取重用对象内存的办法。
例：执行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单元，而是只分配一次，然后将a 与b 同时指向已分配的对象。
如果赋值是较大的数值，情况就跟前面的一样了。
例：
>>> a=2222
>>> b=2222
>>> id(a)
35853872
>>> id(b)
35852800
