Python的每个对象都分为可变和不可变，主要的核心类型中，数字、字符串、元组是不可变的，列表、字典是可变的。
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）。
不可变类型以int类型为例:实际上 i += 1 并不是真的在原有的int对象上+1，而是重新创建一个value为6的int对象，i引用自这个新的对象。
>>> i = 5 >>> i += 1 >>> i 6
通过id函数查看变量i的内存地址进行验证（使用hex(id(i)) 可以查看16进制的内存地址）
>>> i = 5 >>> i += 1 >>> i 6 >>> id(i) 140243713967984 >>> i += 1 >>> i 7 >>> id(i) 140243713967960
可以看到执行 i += 1 时，内存地址都会变化，因为int 类型是不可变的。
再改改代码，但多个int类型的变量值相同时，看看它们内存地址是否相同。
>>> i = 5 >>> j = 5 >>> id(i) 140656970352216 >>> id(j) 140656970352216 >>> k = 5 >>> id(k) 140656970352216 >>> x = 6 >>> id(x) 140656970352192 >>> y = 6 >>> id(y) 140656970352192 >>> z = 6 >>> id(z) 140656970352192
对于不可变类型int，无论创建多少个不可变类型，只要值相同，都指向同个内存地址。同样情况的还有比较短的字符串。
对于其他类型则不同，以浮点类型为例，从代码运行结果可以看出它是个不可变类型：对i的值进行修改后，指向新的内存地址。
>>> i = 1.5 >>> id(i) 140675668569024 >>> i = i + 1.7 >>> i 3.2 >>> id(i) 140675668568976
修改代码声明两个相同值的浮点型变量，查看它们的id，发现它们并不是指向同个内存地址，这点和int类型不同（这方面涉及Python内存管理机制，Python对int类型和较短的字符串进行了缓存，无论声明多少个值相同的变量，实际上都指向同个内存地址。）。
>>> i = 2.5 >>> id(i) 140564351733040 >>> j = 2.5 >>> id(j) 140564351733016
可变类型的话，以list为例。list在append之后，还是指向同个内存地址，因为list是可变类型，可以在原处修改。
>>> a = [1, 2, 3] >>> id(a) 4385327224 >>> a.append(4) >>> id(a) 4385327224
改改代码，当存在多个值相同的不可变类型变量时，看看它们是不是跟可变类型一样指向同个内存地址
>>> a = [1, 2, 3] >>> id(a) 4435060856 >>> b = [1, 2, 3] >>> id(b) 4435102392
从运行结果可以看出，虽然a、b的值相同，但是指向的内存地址不同。我们也可以通过b = a 的赋值语句，让他们指向同个内存地址：
>>> a = [1, 2, 3] >>> id(a) 4435060856 >>> b = [1, 2, 3] >>> id(b) 4435102392 >>> b = a >>> id(b) 4435060856
这个时候需要注意，因为a、b指向同个内存地址，而a、b的类型都是List，可变类型，对a、b任意一个List进行修改，都会影响另外一个List的值。
>>> b.append(4) >>> a [1, 2, 3, 4] >>> b [1, 2, 3, 4] >>> id(a) 4435060856 >>> id(b) 4435060856
代码中，b变量append(4)，对a变量也是影响的。输出他们的内存地址，还是指向同个内存地址。
原文地址：https://www.cnblogs.com/pypysee/p/9598475.html