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变量的引用
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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
4.6. 定义函数
我们可以创建一个用来生成指定边界的斐波那契数列的函数:
def fib(n): # write Fibonacci series up to n
... """Print a Fibonacci series up to n."""
... a, b = 0, 1
... while a n:
... print(a, end=' ')
... a, b = b, a+b
... print()
...
# Now call the function we just defined:
... fib(2000)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597
关键字 def 引入了一个函数 定义。在其后必须跟有函数名和包括形式参数的圆括号。函数体语句从下一行开始，必须是缩进的。
函数体的第一行语句可以是可选的字符串文本，这个字符串是函数的文档字符串，或者称为 docstring。（更多关于 docstrings 的信息请参考 文档字符串） 有些工具通过 docstrings 自动生成在线的或可打印的文档，或者让用户通过代码交互浏览；在你的代码中包含 docstrings 是一个好的实践，让它成为习惯吧。
函数 调用 会为函数局部变量生成一个新的符号表。确切的说，所有函数中的变量赋值都是将值存储在局部符号表。变量引用首先在局部符号表中查找，然后是包含函数的局部符号表，然后是全局符号表，最后是内置名字表。因此，全局变量不能在函数中直接赋值（除非用 global 语句命名），尽管他们可以被引用。
函数引用的实际参数在函数调用时引入局部符号表，因此，实参总是 传值调用 （这里的 值 总是一个对象 引用 ，而不是该对象的值）。[1] 一个函数被另一个函数调用时，一个新的局部符号表在调用过程中被创建。
一个函数定义会在当前符号表内引入函数名。函数名指代的值（即函数体）有一个被 Python 解释器认定为 用户自定义函数 的类型。 这个值可以赋予其他的名字（即变量名），然后它也可以被当作函数使用。这可以作为通用的重命名机制:
fib
f = fib
f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
如果你使用过其他语言，你可能会反对说：fib 不是一个函数，而是一个方法，因为它并不返回任何值。事实上，没有 return 语句的函数确实会返回一个值，虽然是一个相当令人厌烦的值（指 None ）。这个值被称为 None （这是一个内建名称）。如果 None 值是唯一被书写的值，那么在写的时候通常会被解释器忽略（即不输出任何内容）。如果你确实想看到这个值的输出内容，请使用 print() 函数:
选中需要查看的函数（光标移到函数所在的位置），然后使用eclipse快捷键Ctrl+Shift+G，然后就会在search窗口中看到函数调用的树状结构图。
以最简单的一个代码为例：
class A:
s="hello"
def p(self):
print(self.s)
if __name__ == '__main__':
a=A()
a.p()
光标移到第4行p的位置，然后Ctrl+Shift+G，得到如下所示：
首先，Python中一切事物皆对象，变量是对对象在内存中的存储和地址的抽象。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。
python中统一都是引用传递，同时要注意类型是属于对象的，而不是变量。而对象有两种,“可更改”（mutable）与“不可更改”（immutable）对象。在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。
当我们写下面语句时：
Python解释器其实顺序干了两件事情：
从这里可以看出strings类型是不可变量，不可变实际上指的是不会更该字符串，比如把a = '123' 变为 a ='1234' 实际上是先创建了 “1234” 再用a去指向它。
但是，像list,dict等“可更改”的变量，他们会直接再本地更改，不会进行副本拷贝。
简言之，当在 Python 中 a = sth 应该理解为给 sth 贴上了一个标签 a。当再赋值给 a 的时候，就好象把 a 这个标签从原来的 sth 上拿下来，贴到其他对象上，建立新的"引用"。
既然Python只允许引用传递，那有没有办法可以让两个变量不再指向同一内存地址呢？
copy对于一个复杂对象的子对象并不会完全复制，什么是复杂对象的子对象呢？就比如序列里的嵌套序列，字典里的嵌套序列等都是复杂对象的子对象。对于子对象，python会把它当作一个公共镜像存储起来，所有对他的复制都被当成一个引用，所以说当其中一个引用将镜像改变了之后另一个引用使用镜像的时候镜像已经被改变了。
deepcopy的时候会将复杂对象的每一层复制一个单独的个体出来。 当然其中主要的操作还是地址问题。
当一个引用传递给函数的时候,函数自动复制一份引用,这个函数里的引用和外边的引用没有半毛关系了.所以第一个例子里函数把引用指向了一个不可变对象,当函数返回的时候,外面的引用没半毛感觉.而第二个例子就不一样了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和定位了指针地址一样,在内存里进行修改.
引用计数
PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时，该对象生命就结束了。
优点:
缺点:
开头用import函数
Python中后面引用前面的代码，在开头import函数。在程序里直接使用之前写的函数代码就可以了。
下面的例子演示了用3种方法来在外部引用函数内部定义的列表：
#返回函数内部定义的列表
def int_list1():
l=[1,2]
return l
#将函数内部列表定义成全局的
def int_list2():
global l
l=[3,4]
#将函数内部列表定义成函数的一个属性
def int_list3():
l=[5,6]
int_list3.l=l
print(int_list1())
int_list2()
print(l)
int_list3()
print(int_list3.l)
这是截图：
