本节书摘来自异步社区《Abaqus GUI程序开发指南（Python语言）》一书中的第2章，第2.5节,作者： 贾利勇 , 富琛阳子 , 贺高 , 周正光 更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
2.5 动态类型简介
前面讲述了Python中常用的数据类型，可以看出，在Python语言中使用变量时，都没有声明变量的存在以及类型，但变量还可以工作。这一点与静态编译语言C、C++或Java有很大的区别。这就是Python语言的动态类型模型。
在Python语言中，数据类型是在运行过程中自动决定的，而不是通过代码声明。变量在赋值的时候才被创建，它可以引用任何类型的对象，变量和对象分别存储在内存中的不同位置，两者通过链接进行关联。
对于下列代码：
>>>a=5
Python将会执行3个不同的步骤去完成这个请求，这些步骤反映了Python语言中所有赋值的操作过程。
（1）创建一个新对象来代表数字5。
（2）创建一个变量a。
（3）将变量a与新对象a相关联。
在Python中从变量到对象的链接称作引用。也就是说，引用是一种关系，以内存中的指针形式实现。一旦变量被使用（也就是被引用），Python自动跟随这个变量到对象的链接。
2.5.1 类型的归属
在Python语言中，类型属于对象，不属于变量，我们可以对一个变量进行多次赋值，且允许每次赋值的类型不同，例如：
【实例2.20】单变量多次赋值
>>>a=5 #将变量a与整型对象关联
>>>a='five' #将变量a与字符串型对象关联
>>>a=5.0 #将变量a与浮点型对象关联
上述代码中，变量a一开始是整型，然后变成一个字符串，最后变成了浮点数。这一点，在C语言中是无法理解的。但是在Python中，理解起来就很简单，因为变量名根本没有类型。实际上Python的变量就是在特定的时间引用了一个特定的对象，而对象是具有类型的，每个对象都包含了一个头部信息，其中标记了对象的类型。
可以看出，Python代码比通常惯用的代码更加灵活，如果能正确地使用Python，代码能够自动以多种类型进行工作。
2.5.2 垃圾回收机制
在实例2.20中，当重新给变量a赋值时，它前一个引用对象是会发生变化的。在Python中，每当一个变量名被赋予了一个新的对象时，且之前的那个对象没有被其他变量名或对象所引用的话，那么之前的那个对象占用的空间就会被回收，这种自动回收对象占用空间的技术叫作垃圾回收。
在Python内部，垃圾回收是如何实现的呢？实际上，每个对象中都保持了一个计数器，计数器记录了当前指向该对象的引用次数，也就是该对象被引用的次数。一旦这个计数器被设置为零，这个对象的内存空间就会被自动回收。
垃圾回收最直接且可感受的好处就是，可以在脚本中任意使用该对象而不需要考虑释放内存空间。与C和C++这样的底层语言相比，省去了大量基础代码。
2.5.3 共享引用及原处修改
首先看一个两个变量的重复赋值实例。
【实例2.21】
>>> a=5
>>> b=a
>>> a,b
(5, 5)
该实例中，第一行创建了对象5，并将变量a与之关联，第二行创建了变量b，变量b也成为对象5的一个引用。实际上，变量a和变量b都引用了相同的对象，都指向了相同的内存空间，这在Python语言中叫作共享引用——多个变量名引用同一对象。
对上述代码做如下修改：
>>> a=5
>>> b=a
>>> a ='five'
>>> a,b
('five', 5)
第三行代码创建了一个新的对象'five'，并设置a对这个新的对象进行引用，而b仍然继续引用之前的对象5。
与其他语言不同，在Python中，给一个变量赋一个新的值，并不是替换了原始的对象，而是重新创建一个不同的对象，并让这个变量去引用这个新的对象。实际效果就是，对一个变量赋值，仅仅会影响被赋值的变量。
但是，也有一些特殊的情况，当引用一些可变对象时，在原处对对象进行修改时，就会出现不一样的情况。例如，在一个列表中对某一个偏移位置进行重新赋值时，会改变这个列表对象，而不是生成一个新的对象。首先看一个容易理解的实例：
【实例2.22】
>>> a=[1,2,3]
>>> b=a
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3]
>>> a=999
>>> a
999
>>> b
[1, 2, 3]
由程序执行结果可以看出，上述实例中一开始变量a和b都引用了列表对象[1,2,3]，后来当对a重新赋值后，创建了新的对象999，并让a引用了这个新的对象，整个过程中b并没有发生变化，这与前面的实例类似，同属于共享引用的范畴。
然而，列表中的元素都是通过其索引位置进行读取的，例如：
>>> a=[1,2,3]
>>> b=a
>>> a[0],a[1],a[2]
(1, 2, 3)
其中，a[0]引用的是对象1，a[1]引用的是对象2，a[2]引用的是对象3。当然，列表自身也是一个对象，接下来对上述代码做一下简单的修改，就会出现明显不同的结果。
【实例2.23】
>>> a=[1,2,3] #创建列表对象[1,2,3]和变量a，并让a引用该对象
>>> b=a #创建变量b，并让b引用同一列表对象
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3] #变量a和b数值相同
>>> a[0]='one' #修改变量所引用的对象的一个元素
>>> a
['one', 2, 3] #变量a数值发生变化
>>> b
['one', 2, 3] #变量b数值也发生变化
在上述程序中，我们没有改变a，只是改变了a所引用对象的一个元素，这类修改会覆盖列表对象中的某些部分，它不仅仅会影响变量a，也会同时影响变量b，因为它们引用的是同一个列表对象。对于这种在原处修改的对象，共享引用时需要加倍小心，不注意的话非常容易出错。
如果不希望上述情况出现时，需要使用Python的对象复制，而不是创建引用。Python有多种复制列表的方法，现列举如下。
【实例2.24】列表对象复制
>>> a=[1,2,3]
>>> b=a[:] #复制列表
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3]
>>> a[0]=999
>>> a
[999, 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3] #a引用的列表中某一元素变化时，b未改变。
这种情况下，对a的修改不会影响b，因为b引用的是a所引用对象的复制，两个变量指向了不同的内存区域。需要注意的是，这种分片技术不能用于集合和字典等非序列类型的对象中。
除了上述复制方法之外，还可以使用copy()函数实现，例如：
【实例2.25】copy()函数
>>> import copy
>>> a=[1,2,3]
>>> b=copy.copy(a)
>>> b
[1, 2, 3]
>>> a[0]=999
>>> a
[999, 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3]
另外，需要注意的是，copy()函数可以用于集合或者字典等无序的对象类型中。
**
2.5.4 共享引用和相等**
由于Python的引用机制，在Python程序中有两种不同的方法去检查两个变量是否相等，以下面的共享引用来说明。
【实例2.26】
>>> a=[1,2,3]
>>> b=a
>>> a==b
True
>>> a is b
True
上述代码中，第一种判断方法是采用“==”操作符，测试两个变量所引用的对象是否有相同的值。第二种方法“is”操作符，是检查对象的同一性，如果两个变量a和b均指向同一个对象，它会返回True，所以这是一种更严格的相等测试。如果两个变量名引用的对象值相等，但是是不同的对象，那么在使用“is”操作符进行判断时，它会返回False，例如：
【实例2.27】
>>> a=[1,2,3]
>>> b=[1,2,3]
>>> a==b
True
>>> a is b
False
上面的代码中，第一行创建了一个列表对象[1,2,3]和变量a，并将变量a与之关联，第二行又创建了一个列表对象[1,2,3]和变量b，变量a和b引用的对象数值相同，却不是同一个对象。
另外，需要特别注意的就是，当我们对小的数字采用上述同样的操作时，返回的结果会有所不同，例如：
【实例2.28】
>>> a=1
>>> b=1
>>> a==b
True
>>> a is b
True
为什么这组测试的结果和实例2.27测试的结果互相矛盾呢？原因就是，对于小的整数和字符串，Python会将其缓存并复用，所以在本实例中才会出现a和b引用的是同一个对象的现象。
如果读者想弄清楚一个对象被引用的次数的话，可以使用sys模块下的getrefcount函数来查询一个对象被引用的次数。例如：
>>> import sys
>>> sys.getrefcount(1)
1044
>>> sys.getrefcount(5)
91
