本文目录一览：
- 1、PYTHON 的变量作用域与内存分配
- 2、python中变量的引用、可变和不可变类型、局部变量和全局变量
- 3、python变量中存放的是数据对不对
- 4、python基于值的内存管理方式是什么？
- 5、Python 的内存管理机制
PYTHON 的变量作用域与内存分配
原理：python中任何变量都是对象，所以参数只支持引用传递方式。即通过名字绑定的机制，把实际参数的值和形式参数的名称绑定在一起，形式参数和实际参数指向内存中的同一个存储空间。
回答问题2：
每一次给变量赋值就是把这个名称的值在一个新内存中存储
你print
(id
(a))
会发现每一次f(x),a的内存地址都是新的。所以你的问题二中L＝[4,3]
与之前的L[]不是同一个名称，所以append上a就是[4，3，3]（简明点就是L=[4,3]与L=[1,2]是两不同名的玩意）
讨论问题1：
在你的程序中a=1,a=2,a=5是int对象的三个实例，所以占用的是三段不同的内存，自然在程序执行完收回内存的时候才会被清理；而L是通过列表的append方法进行变化时，print
(f(1))
(f(2))
(f(5))是对对一个实例进行操作的，所以内存地址不变；
同理print
(f(3,[4,3]))直接给L赋值时，由于
是一个新的列表实例了，内存位置自然变化。
产生以上的问题的根本原因就是python的精髓：万物皆对象
（赋值的过程是对象的实例化）
看完自己的回答后：感觉真的很绕，不过我是尽力了，希望你能看懂，不明白的话，在追问里注明吧！
python中变量的引用、可变和不可变类型、局部变量和全局变量
变量的引用
变量和数据都是保存在内存中的
变量和数据是分开存储的
数据保存在内存中某个位置，通过地址来标记
变量保存的是数据的地址，通过地址可以找到数据在内存空间的位置
把变量保存数据地址的过程称为引用
变量的重新赋值修改的是变量中引用数据的内存地址
变量之间的赋值实际是引用的传递
函数参数的传递，本质也是引用的传递
函数的返回值本身也是引用的传递
可变和不可变类型
不可变类型，内存中的数据不允许被修改：数字类型（int,bool,float,complex,long(2,x)、字符串、元组（tuple）
可变类型，内存中的数据可以被修改：列表list、字典dict
无论是可变还是不可变数据类型，通过赋值语句，都会改变变量的引用
Hash函数只能接收不可变数据类型，字典的键也只能是不可变数据类型，字典的value值可以是任意数据类型
局部变量
1.在函数内部定义的变量就是局部变量（作用范围只能是当前函数内部）
2.在函数外部无法直接访问局部变量
3.不同的函数中可以定义同名的局部变量
4.局部变量的生命周期：从定义变量时开始，到函数运行结束
全局变量
1.在所有函数外边定义的变量就是全局变量
2.让所有函数都能访问到，可以作为函数通信的桥梁
3.一般情况下，为了和普通变量的区别，需要加上g_或gl_前缀
4.全局变量一般放在所有函数的最上面
5.在函数内部修改全局变量，必须要加上global关键字，如果不加global只是定义了一个同名的局部变量
函数的多个返回值
python变量中存放的是数据对不对
python变量中存放的是数据。所谓变量，是指程序运行过程中其值可以改变的量。举例，在数学中x和y就是变量，Python中不同的是变量不只是存储数字，它可以存储任意数据类型的值。
变量的含义和作用
程序中，数据都是临时存储在内存中的，为了更快速的查找或使用这个数据，通常我们把这个数据在内存中存储之后定义一个名称，这个名称就是变量。
变量就是存储数据的时候把当前数据所在的内存地址起的名字。在查找数据的时候，我们找到这个变量名字就相当于找到了内存地址，找到内存也就是找到内存所存储的数据，这样就是找到了这个数据，后期我们就可以对这个数据进行各种处理。
python基于值的内存管理方式是什么？
Python采用基于值的内存管理模式。
在Python中一切皆对象，变量中存放的是对象的引用
python可以不用声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因（这里我们把动态类型归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值）。
Python 的内存管理机制
Python采用自动内存管理，即Python会自动进行垃圾回收，不需要像C、C++语言一样需要程序员手动释放内存，手动释放可以做到实时性，但是存在内存泄露、空指针等风险。
Python自动垃圾回收也有自己的优点和缺点：优点：
缺点：
Python的垃圾回收机制采用 以引用计数法为主，分代回收为辅 的策略。
先聊引用计数法，Python中每个对象都有一个核心的结构体，如下
一个对象被创建时，引用计数值为1，当一个变量引用一个对象时，该对象的引用计数ob_refcnt就加一，当一个变量不再引用一个对象时，该对象的引用计数ob_refcnt就减一，Python判断是否回收一个对象，会将该对象的引用计数值ob_refcnt减一判断结果是否等于0，如果等于0就回收，如果不等于0就不回收，如下：
一个对象在以下三种情况下引用计数会增加：
一个对象在以下三种情况引用计数会减少：
验证案例：
运行结果：
事实上，关于垃圾回收的测试，最好在终端环境下测试，比如整数257，它在PyCharm中用下面的测试代码打印出来的结果是4，而如果在终端环境下打印出来的结果是2。这是因为终端代表的是原始的Python环境，而PyCharm等IDE做了一些特殊处理，在Python原始环境中，整数缓存的范围是在 [-5, 256] 的双闭合区间内，而PyCharm做了特殊处理之后，PyCharm整数缓存的范围变成了 [-5, 无穷大]，但我们必须以终端的测试结果为主，因为它代表的是原始的Python环境，并且代码最终也都是要发布到终端运行的。
好，那么回到终端，我们来看两种特殊情况
前面学习过了，整数缓存的范围是在 [-5, 256] 之间，这些整数对象在程序加载完全就已经驻留在内存之中，并且直到程序结束退出才会释放占有的内存，测试案例如下：
如果字符串的内容只由字母、数字、下划线构成，那么它只会创建一个对象驻留在内存中，否则，每创建一次都是一个新的对象。
引用计数法有缺陷，它无法解决循环引用问题，即A对象引用了B对象，B对象又引用了A对象，这种情况下，A、B两个对象都无法通过引用计数法来进行回收，有一种解决方法是程序运行结束退出时进行回收，代码如下：
前面讲过，Python垃圾回收机制的策略是 以引用计数法为主，以分代回收为辅 。分代回收就是为了解决循环引用问题的。
Python采用分代来管理对象的生命周期：第0代、第1代、第2代，当一个对象被创建时，会被分配到第一代，默认情况下，当第0代的对象达到700个时，就会对处于第0代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存，经过垃圾回收后，第0代中存活的对象会被分配为第1代，同样，当第1代的对象个数达到10个时，也会对第1代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存，经过垃圾回收后，第1代中存活的对象会被分配为第2代，同样，当第二代的对象个数达到10个时，也会对第2代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存。Python就是通过这样一种策略来解决对象之间的循环引用问题的。
测试案例：
运行结果：
如上面的运行结果，当第一代中对象的个数达到699个即将突破临界值700时（在打印699之前就已经回收了，所以看不到698和699）进行了垃圾回收，回收掉了循环引用的对象。
第一代、第二代、第三代分代回收都是有临界值的，这个临界值可以通过调用 gc.get_threshold 方法查看，如下：
当然，如果对默认临界值不满意，也可以调用 gc.set_threshold 方法来自定义临界值，如下：
最后，简单列出两个gc的其它方法，了解一下，但禁止在程序代码中使用
以上就是对Python垃圾回收的简单介绍，当然，深入研究肯定不止这些内容，目前，了解到这个程度也足够了。
