Python变量是对象引用而非存储容器，a = 10表示a指向整数对象10，b = a使b也指向同一对象；不可变对象“修改”实为创建新对象，可变对象就地操作会影响所有引用；函数参数传递本质是对象引用传递，is比较身份（id），==比较值。
变量名只是对象的标签，不是盒子
Python 里没有“变量存储值”这回事。所谓 a = 10，其实是让名字 a 指向内存中一个整数对象 10；b = a 并不是把 10 复制一份给 b，而是让 b 也指向同一个对象。
这解释了为什么对不可变对象（如 int、str、tuple）重复赋值时，看似“修改”了变量，实际是让名字指向了新对象：
a = 10 b = a a += 1 # 等价于 a = a + 1 print(a) # 11 print(b) # 10 —— b 仍指向原来的 int 对象
关键点：
-
id()能看到对象身份：执行id(a)和id(b)在b = a后会返回相同值 - 不可变对象一旦创建就不能改内容，所有“修改”操作都会生成新对象
- 可变对象（如
list、dict）则不同：多个变量引用同一对象时，任一变量调用就地方法（如.append()、.update()）会影响所有引用
list 赋值时的浅拷贝陷阱
写 new_list = old_list 不是复制列表，只是多绑一个名字。后续对 new_list 的就地修改（比如 .append()、.pop()、索引赋值）会同步反映在 old_list 上。
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常见错误场景：
- 函数接收列表参数后直接修改，意外污染原始数据
- 循环中反复
append()同一个列表引用，结果所有元素都指向同一份数据 - 用
list1 = list2[:]或list1 = list2.copy()可安全做浅拷贝（仅第一层独立）
注意：copy.deepcopy() 才能真正隔离嵌套结构——比如列表里还有字典或子列表时，浅拷贝仍共享内层对象。
函数参数传递本质是“对象引用传参”
Python 没有“传值”或“传引用”的严格分类，参数传递统一是“对象引用的传递”。函数内部能否改变外部变量，取决于该对象是否可变：
- 传入
int/str：函数内重新赋值（如x = x + 1）不影响外部，因为只是让形参指向新对象 - 传入
list/dict：函数内调用.append()、dict[key] = val会改变原对象，因为操作的是同一块内存 - 想避免副作用？函数开头加
data = data.copy()（或data[:]），或文档明确标注“此函数会就地修改”
典型反例：def add_item(lst, item): lst.append(item) —— 这个函数一定会改掉调用方传进来的列表。
is 和 == 的区别暴露了引用机制
== 比较的是值是否相等（调用 __eq__），is 比较的是两个变量是否指向**同一个对象**（即 id(a) == id(b)）。
所以：
-
[1,2] == [1,2]是True，但[1,2] is [1,2]是False（两个独立列表对象） -
a = [1,2]; b = a; a is b是True（同对象） - 小整数（-5 到 256）和短字符串会被缓存，所以
100 is 100、"abc" is "abc"偶尔为True，但这属于 CPython 实现细节，不应依赖
判断是否为 None 必须用 is None，因为 None 是单例对象，且自定义类可能重载 == 导致意外行为。
