出處：http://www.cnblogs.com/ShaunChen/p/5656971.html
今天瀏覽博客的時候看到這麼一句話： python中變量名和對象是分離的；最開始的時候是看到這句話的時候沒有反應過來。決定具體搞清楚一下python中變量與對象之間的細節。（其實我感覺應該說 引用和對象分離 更爲貼切）
從最開始的變量開始思考：
在python中，如果要使用一個變量，不需要提前進行聲明，只需要在用的時候，給這個變量賦值即可 (這個和C語言等靜態類型語言不同，和python爲動態類型有關)。
舉第一個栗子：
a = 1
這是一個簡單的賦值語句，整數 1 爲一個對象，a 是一個引用，利用賦值語句，引用a指向了對象1；這邊形象比喻一下：這個過程就相當於“放風箏”，變量a就是你手裏面的“線”，python就跟那根“線”一樣，通過引用來接觸和拴住天空中的風箏——對象。
你可以通過python的內置函數 id() 來查看對象的身份(identity)，這個所謂的身份其實就是 對象 的內存地址：
注：
python一切皆對象的理念，所以函數也是一個對象，因此可以使用 id() 函數的__doc__方法來查看這個函數的具體描述：
>>> id.__doc__
"id(object) -> integer\n\nReturn the identity of an object. This is guaranteed to be unique among\nsimultaneously existing objects. (Hint: it's the object's memory address.)"
第二個栗子：
a = 2
a = 'banana'
利用上面第一個栗子用到的 id()函數：
>>> a = 1
>>> id(a)
24834392
>>> a = 'banana'
>>> id(a)
139990659655312第一個語句中， 2是儲存在內存中的一個整數對象，通過賦值 引用a 指向了 對象 1
第二個語句中，內存中建立了一個字符串對象‘banana’，通過賦值 將 引用a 指向了 ‘banana’，同時，對象1不在有引用指向它，它會被python的內存處理機制給當我垃圾回收，釋放內存。
第三個栗子：
a = 3
b = 3
通過函數查看 變量a 和 變量b的引用情況：
>>> a = 3
>>> b = 3
>>> id(a)
10289448
>>> id(b)
10289448
在這裏可以看到 這倆個引用 指向了同一個 對象，這是爲什麼呢？ 這個跟python的內存機制有關係，因爲對於語言來說，頻繁的進行對象的銷燬和建立，特別浪費性能。所以在Python中，整數和短小的字符，Python都會緩存這些對象，以便重複使用。
第四個栗子：
1. a = 4
2. b = a（這裏就是讓引用b指向引用a指向的那個對象）
3. a = a + 2
通過函數查看引用情況：
當執行到第2步的時候，查看一下 a 和 b 的引用：
>>> a = 4
>>> b = a
>>> id(a)
36151568
>>> id(b)
36151568可以看到 a 和 b 都指向了 整數對象 4
接下來指向第3步：
>>> a = a+2
>>> id(a)
36151520
>>> id(b)
36151568可以看到 a 的引用改變了，但是 b 的引用未發生改變；a，b指向不同的對象； 第3句對 a 進行了重新賦值，讓它指向了新的 對象6；即使是多個引用指向同一個對象，如果一個引用值發生變化，那麼實際上是讓這個引用指向一個新的引用，並不影響其他的引用的指向。從效果上看，就是各個引用各自獨立，互不影響。
第五個栗子（這個栗子會涉及到 python中的 可變數據類型 和 不可變數據類型）：
開始這個栗子之前，請記得注意到 第四個栗子的不同之處。
1. L1 = [1, 2, 3]
2. L2 = L1
3. L1[0] = 10
通過函數查看引用情況：
當執行第1步 和 第二步 的時候，查看一下 L1 和 L2 的引用情況：
>>> L1 = [1,2,3]
>>> L2 = L1
>>> id(L1)
139643051219496
>>> id(L2)
139643051219496此時 L1 和 L2 的引用相同，都是指向 [1,2,3]這個列表對象。
接下來，繼續執行第3步：
>>> L1[0] = 10
>>> id(L1)
139643051219496
>>> id(L2)
139643051219496
>>> L2
[10, 2, 3]同樣的跟第四個栗子那樣，修改了其中一個對象的值，但是可以發現 結果 並不與 第四個栗子那樣， 在本次實驗中，L1 和 L2 的引用沒有發生任何變化，但是 列表對象[1,2,3] 的值 變成了 [10,2,3]（列表對象改變了）
在該情況下，我們不再對L1這一引用賦值，而是對L1所指向的表的元素賦值。結果是，L2也同時發生變化。
原因何在呢？因爲L1，L2的指向沒有發生變化，依然指向那個表。表實際上是包含了多個引用的對象（每個引用是一個元素，比如L1[0]，L1[1]..., 每個引用指向一個對象，比如1,2,3), 。而L1[0] = 10這一賦值操作，並不是改變L1的指向，而是對L1[0], 也就是表對象的一部份(一個元素)，進行操作，所以所有指向該對象的引用都受到影響。
（與之形成對比的是，我們之前的賦值操作都沒有對對象自身發生作用，只是改變引用指向。）
列表可以通過引用其元素，改變對象自身(in-place change)。這種對象類型，稱爲可變數據對象(mutable object)，詞典也是這樣的數據類型。
而像之前的數字和字符串，不能改變對象本身，只能改變引用的指向，稱爲不可變數據對象(immutable object)。
我們之前學的元組(tuple)，儘管可以調用引用元素，但不可以賦值，因此不能改變對象自身，所以也算是immutable object.
is關鍵字：
當然，我們也可以要想知道是否指向同一個對象，我們可以使用 python的 is 關鍵詞，is用於判斷兩個引用所指的對象是否相同。
就像上述第四個栗子 當進行到 第1步 和 第2步 的時候：
>>> a = 4 ……id(a) = 36151568
>>> b =a ……id(b) = 36151568
>>> a is b
True當進行到第3步的時候：
>>> a = a + 2 ……id(a) = 36151520
>>> a is b ……id(b) = 36151568
False
突然想到，對於python 的 深拷貝 和 淺拷貝 的理解，也是可以根據這個進行驗證，可以通過第五個栗子進行輔助理解。