python数据类型总结

参考资料：https://blog.****.net/answer3lin/article/details/86430074

一、python中数据类型分类思维导图

二、值得注意的是：
1、Python中的变量都是指针，因此是没有类型限制的，且指针的内存空间大小是与类型无关的，其内存空间只是保存了所指向数据的内存地址。

2、值类型是不可变的（immutable），这种不可变是指该值类型的变量指向的空间所存储的地址是不变的，而非内容不变，例如我们可以有以下操作：

tupleA = (1,2,[3,4,5])
tupleA[2][1] = 7
print(tupleA)

运行结果为：(1,2,[3,7,5])
但是如下操作是不正确的

tupleA = (1,2,[3,4,5])
tupleA[0] = 7
print(tupleA)

这是因为1与2为int类型，为值类型，一旦值发生改变，其地址也将改变，而tuple内成员的地址是不允许修改的；但是[3,4,5]为list类型，为引用类型，是可以改变的，当其值发生改变不会改变地址值，如一个列表经过append,pop等操作时其地址是不会发生改变的，读者可以使用id()方法测试。
第二点小总结：不可变对象的“值"(由上知“值”为地址)不能改变，但它的组成对象是能做到改变的。

3、Python在底层做了一定的优化，对于使用过小整数以及短字符串都会被缓存起来，这样子有什么好处呢？请看下面的例子：
对值类型而言，当我们执行形如x = 1等操作时，会开辟一个空间存放1，此时不妨执行id(x)和id(1)，我们会发现两者相同，再执行y = 1 id(y) ，则仍有id(y) = id(x) = id(1)，此时指针x与y皆指向1，也就是说，只要值相同，地址也将相同，这无疑减少了不少内存空间的使用。

4、Python中的参数传递都是传递引用，也就是传递的是内存地址。只不过对于不可变类型，传递引用和传递值没什么区别。而对于可变类型，传递引用是真的传递内存的地址。
听说python只允许引用传递是为方便内存管理，因为python使用的内存回收机制是计数器回收，就是每块内存上有一个计数器，表示当前有多少个对象指向该内存。每当一个变量不再使用时，就让该计数器-1，有新对象指向该内存时就让计数器+1，当计时器为0时，就可以收回这块内存了。当然还有其他的GC方法，否则计数器回收，无法解决循环引用的问题。