Python 值类型和引用类型：你真的懂了吗？

在 Python 里，我们经常会遇到这样的疑惑：“为啥我改了一个变量，另一个也变了？”、“= 号到底是复制了值，还是复制了地址？”……这些问题，其实都和“值类型”和“引用类型”有关。今天我们就来搞清楚这个让很多人犯迷糊的知识点。

参考文章：Python 值类型和引用类型 | 简单一点学习

大纲目录

1. 什么是值类型和引用类型？
2. Python 中的值类型有哪些？
3. Python 中的引用类型有哪些？
4. 内存图解：变量赋值到底发生了什么？
5. 值类型和引用类型的行为对比
6. 函数参数传递：值传递还是引用传递？
7. 常见的坑和误解
8. 怎么避免这些坑？
9. 总结归纳

1. 什么是值类型和引用类型？

• 值类型（Value Type）：变量保存的是值本身。
• 引用类型（Reference Type）：变量保存的是值的地址（引用），多个变量可能引用同一个值。

说白了，就是你到底是直接拿着东西，还是只是拿着指向它的门牌号。

2. Python 中的值类型有哪些？

虽然 Python 万物皆对象，但我们通常把以下几种类型当作“值类型”来看待：

• int（整数）
• float（浮点数）
• bool（布尔值）
• str（字符串）*（注意它是不可变类型）
• tuple（元组）*（不可变，也常被当作值类型）

这些类型的一个共同点是：不可变。一旦你对它们进行修改，Python 会创建一个新的对象。

示例：

a = 10
b = a
a = 20
print(b)  # 输出 10，b 不受 a 影响

3. Python 中的引用类型有哪些？

通常来说，只要是可变类型，基本就是引用类型：

• list（列表）
• dict（字典）
• set（集合）
• 自定义的对象（class 实例）

示例：

a = [1, 2, 3]
b = a
a.append(4)
print(b)  # 输出 [1, 2, 3, 4]，b 跟着变了

4. 内存图解：变量赋值到底发生了什么？

来看个直观示意（伪图）：

a = [1, 2]
b = a

图示理解：

a ───▶  [1, 2]
b ───┘

修改 a.append(3) 后：

a ───▶  [1, 2, 3]
b ───┘

说明 a 和 b 指向的是同一个列表对象。

5. 值类型和引用类型的行为对比

6. 函数参数传递：值传递还是引用传递？

Python 里一切都是对象，参数传递本质上是对象引用的传递。

来看两个例子：

值类型：

def foo(x):
    x = 100

a = 10
foo(a)
print(a)  # 10，a 不受影响

引用类型：

def foo(lst):
    lst.append(100)

a = [1, 2]
foo(a)
print(a)  # [1, 2, 100]，a 被修改了

7. 常见的坑和误解

坑 1：复制引用当作复制值

a = [1, 2, 3]
b = a
b[0] = 999
print(a)  # [999, 2, 3]，a 也变了

解决方法：使用 copy() 或 deepcopy()

import copy
b = copy.deepcopy(a)

坑 2：默认参数是引用类型

def foo(lst=[]):
    lst.append(1)
    return lst

print(foo())  # [1]
print(foo())  # [1, 1]，坑在这！

改法：

def foo(lst=None):
    if lst is None:
        lst = []
    lst.append(1)
    return lst

8. 怎么避免这些坑？

• 对可变对象做修改前，想清楚是否要复制一份
• 默认参数不要用 list/dict 这类引用类型
• 理解 = 是赋值引用，不是复制内容
• 用 copy 或 deepcopy 区分浅拷贝和深拷贝

9. 总结归纳

• 值类型 : 不可变、值复制
• 引用类型 : 可变、地址共享