一、Python中的变量是什么
Python和java中的变量本质不一样。java中的变量是一个盒子，声明时已经说明了盒子的类型，大小。Python的变量实质是一个指针。也可以理解成一个便利贴。可以贴在任何类型上面。
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a.append(4) #操作a实际上也就是操作b
>>> b
[1, 2, 3, 4]
如果把变量想象为盒子， 那么无法解释 Python 中的赋值；应该把变量视作便利贴， 这样就好解释了。先 生成变量，才把便利贴贴上。
为了理解Python中的赋值语句，应该始终先读右边，对象在右边创建或获取，在此之后左边的变量才会绑定到对象上，这就像为对象贴上标注。
二、==和is的区别
== 运算符比较两个对象的值（对象中保存的数据） ， 而 is 比较对象的标识。
a = [1,2,3]
b = a
print (id(a), id(b))
print (a is b)
通常， 我们关注的是值， 而不是标识， 因此 Python 代码中 == 出现的频率比 is 高。然而， 在变量和单例值之间比较时， 应该使用 is。
class People:
pass
person = People()
if type(person) is People:
print ("yes")
is 运算符比 == 速度快， 因为它不能重载， 所以 Python 不用寻找并调用特殊方法， 而是直接比较两个整数 ID。 而 a == b 是语法糖， 等同于a.__eq__(b)。
三、del语句和垃圾回收
del 语句删除名称， 而不是对象。 del 命令可能会导致对象被当作垃圾回收， 但是仅当删除的变量保存的是对象的最后一个引用， 或者无法得到对象时。 重新绑定也可能会导致对象的引用数量归零， 导致对象被销毁。
如果两个对象相互引用， 当它们的引用只存在二者之间时， 垃圾回收程序会判定它们都无法获取， 进而把它们都销毁。
在 CPython 中， 垃圾回收使用的主要算法是引用计数。 实际上， 每个对象都会统计有多少引用指向自己。 当引用计数归零时， 对象立即就被销毁： CPython 会在对象上调用 __del__ 方法（如果定义了） ， 然后释放分配给对象的内存。 CPython 2.0 增加了分代垃圾回收算法。
a = object()
b = a
del a
print(b)
print(a) #无法输出a对象
四、函数的参数作为引用时
Python 唯一支持的参数传递模式是共享传参（call by sharing） 。 多数面向对象语言都采用这一模式， 包括 Ruby、 Smalltalk 和 Java（Java 的引用类型是这样， 基本类型按值传参） 。
共享传参指函数的各个形式参数获得实参中各个引用的副本。 也就是说， 函数内部的形参是实参的别名。
这种方案的结果是， 函数可能会修改作为参数传入的可变对象， 但是无法修改那些对象的标识（即不能把一个对象替换成另一个对象） 。
>>> def f(a, b):
... a += b
... return a
...
>>> x = 1
>>> y = 2
>>> f(x, y)
3
>>> x, y
(1, 2)
>>> a = [1, 2] #可变对象
>>> b = [3, 4]
>>> f(a, b)
[1, 2, 3, 4]
>>> a, b
([1, 2, 3, 4], [3, 4])
>>> t = (10, 20)
>>> u = (30, 40)
>>> f(t, u)
(10, 20, 30, 40)
>>> t, u
((10, 20), (30, 40))
2、不要使用可变类型作为参数的默认值
可选参数可以有默认值， 这是 Python 函数定义的一个很棒的特性， 这样我们的 API 在进化的同时能保证向后兼容。 然而， 我们应该避免使用可变的对象作为参数的默认值。
class Company:
def __init__(self, name, staffs=[]):
self.name = name
self.staffs = staffs
def add(self, staff_name):
self.staffs.append(staff_name)
def remove(self, staff_name):
self.staffs.remove(staff_name)
if __name__ == "__main__":
com1 = Company("com1", ["tian1", "tian2"])
com1.add("tian3")
com1.remove("tian1")
# print (com1.staffs)
com2 = Company("com2")
com2.add("tian")
# print(com2.staffs)
#
print (Company.__init__.__defaults__) #(['tian'],)
#
com3 = Company("com3")
com3.add("tian5")
print (com2.staffs) #['tian', 'tian5']
print (com3.staffs) #['tian', 'tian5']
print (com2.staffs is com3.staffs) #True 问题在于， 没有指定初始员工的 Company实例会共
#享同一个乘客列表
# #com2和com3共用一个默认的空list
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