导语：

1.什么是变量2.变量名称的命名3.变量赋值4.变量存储数据的方式5.引用计数

什么是变量:

python学习过程中会用到许多数据，那为了方便操作，需要把这些数据分别用一个简单的名字代表，方便在接下来的程序中引用。

变量就是代表某个数据(值)的名称。简单点说变量就是给数据起个名字

变量名称的命名：

由字母数字下划线组成的，且不能以数字开头，不能使用关键字，区分大小写。

命名惯例：

以单一下划线开头的变量名（_X）不会被 from module import *语句导入前后有下划线的变量名（X）是系统定义的变量名，对解释器有特殊意义以双下划线开头，但结尾没有双下划线的变量名（__X）是类的本地变量通过交互模式运行时，只有单个下划线的变量名（_）会保存最后表达式的结果

python命名规范总结：

模块名：小写字母，单词之间用_分割，比如ad_stats.py包名：和模块名一样类名：单词首字母大写，比如AdStats ConfigUtil全局变量名：大写字母，单词之间用_分割，比如UMBER COLOR_WRITE普通变量：小写字母，单词之间用_分割，比如this_is_a_var实例变量：以_开头，其他和普通变量一样，比如_price_instance_var私有实例变量（外部访问会报错）：以__开头（2个下划线），其他和普通变量一样__private_var专有变量： __开头，__结尾，一般为python的自有变量，不要以这种方式命名__doc__ __class_

变量赋值：

是变量声明和定义的过程

单个变量赋值：

#!/usr/bin/python

-- coding: UTF-8 --

counter = 100 # 赋值整型变量miles = 1000.0 # 浮点型name = "John" # 字符串print counterprint milesprint name

多个变量赋值：

Python允许你同时为多个变量赋值。例如：a = b = c = 1以上实例，创建一个整型对象，值为1，三个变量被分配到相同的内存空间上。同时为多个变量赋不同的值。例如：a, b, c = 1, 2, "john"以上实例，两个整型对象1和2的分配给变量a和b，字符串对象"john"分配给变量c。

变量存储数据的方式：

一般编程语言变量存储数据的方式：

变量是计算机内存中的一块区域，变量可以存储规定范围内的值，而且值是可变的。在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符。 比如c语言在声明一个变量a之后，会在内存中开辟出一块儿对应的空间，在此空间中可以存储不同的值，也就是给变量赋予不同的值

python变量在内存中存储值得方式和其他编程语言不同：

在Python中，变量名没有类型，但对象有变量名只是对对象的引用（内部实现为指针） python中是以数据为主，变量a只是相当于一个内存空间的标签，a=1开辟一块空间存储1,之后重新复制a=2是重新开辟出新的空间存储2，变量名称a换了个位置指向新空间中的2同样的地址空间可以有两个或多个标签，比如a=1,b=1实际上是a和b指向同一个地址空间查看变量指向地址空间的地址：使用id(变量名称)函数>>> a=1>>> id(a)19882304>>> b=1>>> id(b)19882304上例发现同一个值赋值给不同变量，实际地址空间未发生变化，只是标签发生了变化

python内部的引用计数（sys.getrefcount）:

什么是引用计数器：

Python内部记录着所有使用中的对象有多少引用。一个内部跟踪变量，称为一个引用计数器。当对象被创建时，就创建了一个引用计数，当这个对象不再需要时，也就是说，这个对象的引用计数变为0时，它被垃圾回收。(这个只是形象的说一下，并不是严格的100%正确，但是通俗的理解往往是最好的学习方式)

增加引用计数：

当对象被创建并(将其引用)赋值给变量时，该对象的引用技术就是被设置为1。

当同一个对象的应用或者是对象又被赋值给其他变量时，或者作为参数传递给函数，方法或类实例时，或者被赋值为一个窗口对象的成员时，该对象的一个新的引用，或者称作别名，就被创建(则该对象的引用计数自动加1)

减少引用计数：

当对象的引用被销毁时，引用计数会减少。最明显的例子就是当引用离开其作用范围时，这种情况最经常出现在函数运行结束时，所有局部变量都被自动销毁，对象的引用计数也就随之减少。

当变量被赋值给另外一个对象时，源对象的引用技术也会自动减1

其他造成对象的引用计数减少的方式包括使用del语句删除一个变量，或者当一个对象的引用计数在以下情况会减少：

一个本地引用离开了其作用范围，比如函数结束对象的别名被显示的销毁对象的一个别名被赋值给其他的对象对象被从一个窗口对象中移除窗口对象本身被销毁

例子：

>> import sys

>> a="ab"

>> sys.getrefcount("ab")

3 第一次结果为3

>> b="ab"

>> sys.getrefcount("ab")

4 第二次结果+1

>> b=0 b引用了其他的对象（0），对于"ab"来讲就取消了一个引用

>> sys.getrefcount("ab")

3 结果在上次引用的基础上-1

注意：在交互式解释器中带空格的对象引用次数永远为3，但是在脚本中回归正常，例如：

#!/usr/bin/env python

coding=utf8 fdaf

import sysprint sys.getrefcount("ab cd")a="ab cd"print sys.getrefcount("ab cd")b="ab cd"print sys.getrefcount("ab cd")c=bprint sys.getrefcount("ab cd")

垃圾收集:

不再被使用的内存会被一种称为垃圾收集的机制释放。像上面说的，虽然解释器跟踪对象的引用计数，但是垃圾收集器负责释放内存。垃圾收集器是一块独立的代码，它用来寻找引用计数为0的对象，他也负责检查那些虽然引用计数大于0但也该被销毁的对象。特定情形会导致循环引用。

一个循环引用发生在当你有至少两个对象互相引用时，也就是所说的引用都消失时，这些引用仍然存在，这说明只靠引用计数是不够的。Python的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。当一个对象的引用计数变为0，解释器会暂停，释放掉这个对象和仅有这个对象可访问的其他对象，作为引用计数的补充，垃圾收集器也会留心被分配的总量很大(以及未通过引用计数销毁的那些) 的对象。在这种情况下，解释器会暂停下来，试图清理所有为引用的循环。

本文转自 CrazyWing 51CTO博客，原文链接:/fklinux/2046912