数据类型

为什么要有数据类型？

　　计算机只会执行预先写好的指令而已，这些指令也只是操作数据或者设备。所谓程序，基本上就是告诉计算机要操作的数据和执行的指令序列，即对什么数据做什么操作。

比如说：

读文档，就是将数据从磁盘加载到内存，然后输出到显示器上
写文档，就是将数据从内存写回磁盘。
播放音乐，就是将音乐的数据加载到内存，然后写到声卡上。
聊天，就是从键盘接收聊天数据，放到内存，然后传给网卡，通过网络传给另一个人的网卡，再从网卡传到内存，显示在显示器上。

基本上，所有数据都需要放到内存进行处理，程序的很大一部分工作就是操作在内存中的数据。

数据

　　数据是什么？

　　数据在计算机内部都是二进制，不方便操作，为了方便操作数据，高级语言引入了"数据类型"和"变量"的概念。

数据类型

　　数据类型用于对数据归类，方便理解和操作，如list int str dict set tuple 等

　　int 数字主要用于计算

　　bool 就两种True,False 就是反应条件的正确与否

　　str 字符串

　　tuple 元组称为只读列表，数据可以被查询，但不能被修改

　　list 列表，可以存储不同的数据类型

　　dict 字典，以键值对的形式存储数据

　　set 集合，无序的，不重复的数据集合　

变量

　　为了操作数据，需要把数据存放到内存中，所谓内存在程序看来就是一块有地址编号的连续的空间，放到内存中的某个位置后，为了方便地找到和操作这个数据，需要给这个位置起一个名字。编程语言通过变量这个概念来表示这个过程。

可变类型与不可变类型

不可变类型

　　如果是不可变类型，在对对象本身操作的时候，必须在内存中新申请一块区域

　　对不可变类型的变量重新赋值，实际上是重新创建一个不可变类型的对象，并将原来的变量重新指向新创建的对象（如果没有其他变量引用原有对象的话（即引用计数为0），原有对象就会被回收）。

数据类型：数字字符串元组

可变类型

　　如果是可变类型，对对象操作的时候，不需要再在其他地方申请内存，只需要在此对象后面连续申请(+/-)即可，也就是它的address会保持不变，但区域会变长或者变短。

数据类型：列表字典

赋值与深浅copy

赋值，只是创建一个变量，该变量指向原来内存地址

浅copy

举个栗子：

import copy

n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]}
n3 = copy.copy(n1)  # 浅拷贝
print("第一层字典的内存地址：")
print(id(n1))
print(id(n3))
print("第二层嵌套的列表的内存地址：")
print(id(n1["k3"]))
print(id(n3["k3"]))

输出结果：

第一层字典的内存地址：
6516024
6516096
第二层嵌套的列表的内存地址：
36995720
36995720

通过以上结果可以看出，进行浅拷贝时，我们的字典第一层n1和n3指向的内存地址已经改变了，但是对于第二层里的列表并没有拷贝，它的内存地址还是一样的。原理如下图：

结论：所以对于浅拷贝，字典、列表、元组等类型，它们只拷贝第一层地址。

深copy

举个栗子：

import copy

n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]}
n4 = copy.deepcopy(n1)  # 深拷贝
print("第一层字典的内存地址：")
print(id(n1))
print(id(n4))
print("第二层嵌套的列表的内存地址：")
print(id(n1["k3"]))
print(id(n4["k3"]))

输出结果：

第一层字典的内存地址：
31157560
35463600
第二层嵌套的列表的内存地址：
35947144
35947336

通过以上结果发现，进行深拷贝时，字典里面的第一层和里面嵌套的地址都已经变了。对于深拷贝，它会拷贝多层，将第二层的列表也拷贝一份，如果还有第三层嵌套，那么第三层的也会拷贝，但是对于里面的最小元素，比如数字和字符串，这里就是“wu”，123，“alex”，678之类的，按照python的机制，它们会共同指向同一个位置，它的内存地址是不会变的。原理如下图：

结论：对于深拷贝，字典、列表、元组等类型，它里面嵌套多少层，就会拷贝多少层出来，但是最底层的数字和字符串地址不变。

参考：https://www.jianshu.com/p/e62c0835c652

　　 https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7562422.html

　　 http://www.cnblogs.com/Jacck/p/7790049.html

　　 https://www.cnblogs.com/doublexi/p/8745792.html