我们在之前的文章《RealPython 基础教程：Python基本数据类型介绍 》中了解了如何创建各种基本类型的数据，但是我们的例子中使用的都是“字面量”或者“常量”。

>>> print(5.3)5.3

这显然不适于复杂的实用程序中，我们需要定义能够在程序执行过程中可以变化的数据。

通过本文，你将了解到：

1，Python 中的所有数据元素都可通过抽象的对象（object）来描述

2，你将学会如何通过符号名称（变量）来操作这些对象。

【变量的赋值】

我们可将变量视作附着在一个特定对象上的名称。

在 Python 中，变量不必提前声明或定义。这和其他一些编程语言不同，在那些编程语言里，变量必须先声明才可以使用。

创建变量很简单，只需要为这个名称赋一个值就行了，然后你就可以使用它了。

Python 使用等号（=）为变量赋值：

>>> n=300

这个赋值语句的意思是：n 被赋值为 300.

赋值完成后，n 就可以被用作语句或者表达式中了。其值也会被更新。

>>> print(n)300

我们也可以不使用 print() 函数，直接在 Python 解释器命令提示符窗口中输入 n 来打印其值。

>>> n300

可以给 n 重新赋值。

>>> n=1000>>> n1000

Python 允许链式赋值，这让我们可以同时为多个变量赋相同的值。

>>> a = b = c = 300>>> a300>>> b300>>> c300

【Python 变量的类型】

数据类型是对数据上可执行操作的约定。

在很多编程语言中，变量是静态类型。其含义是，变量在初始化时需要声明为一个特定的类型，在后续的使用中也只能将相同类型的值赋给这个变量。静态类型的变量，意味着在其上只能执行类型专有的操作。

而 Python 中的变量不受此限制。变量可以被赋予一个类型的值，之后再被赋予另一个类型的值。

>>> var = 23.5>>> var23.5>>> type(var)<class 'float'>>>>>>> var = "now i'm a string">>> var"now i'm a string">>> type(var)<class 'str'>

在实际应用中，动态改变变量的类型可能并非一个好的行为，这会引起理解和运行上的混乱。

【对象引用】

当我们创建一个变量时，Python 解释器到底执行了什么操作？

了解这个问题的答案很重要，因为这和你在其他语言中理解的原来稍微有点不一样。

Python 是一个高度面向对象的语言。Python 程序中的每个数据元素都是一个特定类（class）的实例对象（object）。

考虑下边这段简单的代码：

>>> print(300)300

当执行 print(300) 这条语句时，Python 解释器会做以下 3 个工作：

创建一个整数对象为这个整数对象赋值 300将这个整数对象输出到控制台

使用 type() 函数就能看出为这个常量 300 创建了一个整数对象：

>>> type(300)<class 'int'>

Python 变量其实只是一个名称而已，它是指向某个对象的引用或者指针，是“贴在这个对象上的一个标签”。

一旦变量被赋值，你就可以通过变量名来引用它指向的对象，变量拥有的数据实际上是被保存在这个对象中。

仍以这个简单代码为例：

>>> n=300

这个赋值语句创建了一个值为 300 的整数对象，并将变量 n 指向这个对象。

你可以这样理解：喏，整数为 300 的对象，给你贴个标签，你现在叫 n 了。

以下代码就可看出 n 指向了一个值为 300 的 int 类型的对象：

>>> print(n)300>>> type(n)<class 'int'>

再看下边这条语句：

>>> m = n

那么，执行这条语句时又发生了什么？

Python 并没有为 m 创建一个新的对象，而只是建立了一个新的名字 m，并将这个名字指向了 n 指向的对象。

现在，值为 300 的整数对象身上贴了两个标签：n 和 m。

我们接着执行以下操作：

>>> m=400

这时，Python 才又创建了一个新的值为 400 的整数对象，并将名字 m 指向这个对象。

300 和 400 两个整数对象各有一个标签。

最后，我们再执行一条语句：

>>> n='foo'

这会导致 Python 创建一个新的字符串对象，其值为 foo，并将名字 n 指向这个字符串对象。

因为变量是一个名字、一个标签，它可以被轻易地从一个对象贴往另一个对象，不管这些对象是否属于同一类型。

你也能够看到，n 指向字符串对象后，不再有任何名字指向整数 300 这个对象，我们无法再对其进行访问，它变成一个“孤儿”了！

这里简单介绍一下 Python 对象的生命周期。

一个对象的生命周期始于它被初始创建时，那时至少有一个引用指向它。在后续的过程中，会有其他引用指向或不再指向它，也就是说，指向一个对象的引用数目是动态变化的。但只要还有一个引用指向它，这个对象就保持存活状态。

当对象的引用数减少到 0 时，这个对象就变为不可访问状态了。这也意味着其生命周期即将结束。Python 解释器会留意到这个对象不可访问，将其占用的内存重新标记为可用。

这个过程在计算机领域称为：垃圾回收。

【对象身份（id）】

Python 为每一个创建的对象分配一个数字，这个数字可唯一地标识这个对象。Python 解释器确保不会有任何两个对象在其生命周期内拥有相同的标识。一旦对象的引用计数减至 0，伴随着对象被回收，它的标识数字也会被回收，并可重用。

Python 内置的 id() 函数可返回一个对象的标识。我们可用这个函数来判断两个变量是否指向了同一个对象。

>>> n=300>>> m=n>>> id(n)1455946814064>>> id(m)1455946814064>>>>>> m=400>>> id(m)1455946814256

这也验证了我们上边对“变量是对象的引用”的分析。

有了这些概念后，下边这段代码执行结果很容易理解：

>>> m=300>>> n=300>>> id(m)1455943043248>>> id(n)1455946814256

m 和 n 指向了不同的整数对象。

但是，下边这段代码执行结果该如何解释？

>>> m=30>>> n=30>>> id(m)140723401618608>>> id(n)140723401618608

m 和 n 的值都是30，它们的 id 竟然也是相同的！

原来，出于优化目的，Python 解释器在启动时自动创建了一批数值介于 [-5, 256] 之间的“小整数”对象，这些对象会在程序运行过程中被重用。此称为“小整数缓存”。

所以，当你给变量赋值 [-5, 256] 之间的整数时，具有相同值的变量实际上会指向同一个对象。

【变量命名】

在我们使用过的例子里，我们用到的变量名都是诸如 m、n 这样简短的名字。而变量的名字其实是可以很长并且具有明确意义的。合理的命名变量会让人一眼就明白其含义，有助于代码的理解和维护。

Python 支持任意长度的变量名，并且变量名可以包含大小写字母（A-Z、a-z）、数字（0-9）和下划线（_）。一个限制是：变量名首字符不得是数字。

以下是一些合法的变量名：

>>> name='Bob'>>> Age=54>>> has_W2=True>>> print(name, Age, has_W2)Bob 54 True

而以数字开头的变量名则会引起语法错误：

>>> 1099_filed = False  File "<stdin>", line 1    1099_filed = False        ^SyntaxError: invalid token

另外，变量名也是大小写敏感的，大写和小写被视作不同的字符。

以下几个变量应视为不同的变量：

>>> age=1>>> Age=2>>> aGe=3>>> AGE=4>>> a_g_e=5>>> _age=6>>> age_=7>>> _AGE_=8

如果你在同一程序中同时使用了这几个形式不同的 age 给变量命名，这是不被提倡的。这会引起混淆，在不同地方遇到 age 时需要绞尽脑汁来思考它的确切含义，也会给代码维护者带来很大麻烦。

变量名称应是自描述的，能清晰地表明变量是用来做什么的。

假如你有一个表示毕业生数目的变量，那么你可以使用下边这几个变量名：

>>> numberofcollegegraduates = 2500>>> NUMBEROFCOLLEGEGRADUATES = 2500>>> numberOfCollegeGraduates = 2500>>> NumberOfCollegeGraduates = 2500>>> number_of_college_graduates = 2500

这些名称明显好于 m、n，你可以从中读出它们表示的是什么。

这些“好”的变量名可读性也不完全相同，尤其是前两个，比较难识别其中的单词。

采用何种命名方式因人而异，不同组织也有自己的规则。

最常见的 3 种多单词变量命名方式为：

驼峰命名法首字母小写，其余单词首字母大写：numberOfCollegeGraduatesPascal 命名法所有单词首字母大写：NumberOfCollegeGraduates蛇形命名法字母小写，单词间以下划线（_）分隔：number_of_college_graduates

除了变量，Python 中的其他标识符（函数名、类名、模块名等）也需要采用合理和一致的命名方式。

Python 官方代码风格（PEP 8）建议的命名风格为：

使用蛇形命名法为变量和函数命名使用 Pascal 命名法为类命名

【关键字】

对标识符（变量、函数、类、模块等的名称）命名还有一个约束：不得使用 Python 关键字来命名。

Python 关键字是 Python 语言保留的一些实现语言层面功能的词语。用户使用这些词语给自定义标识符命名会导致语法错误。

>>> for = 3  File "<stdin>", line 1    for = 3        ^SyntaxError: invalid syntax

这些关键字包括：

False、None、True、and、as、assert、break、class、continue、def、del、elif、else、except、finally、for、from、global、if、import、in、is、lambda、nonlocal、not、or、pass、raise、return、try、while、with、yield

【结语】

本文全面介绍了 Python 变量的基础知识，包括对象引用和标识、标识符命名等。

现在我们已对 Python 数据类型有了很好的理解，并且能够通过变量来创建这些不同类型的数据对象了。

接下来，我们会学习如何在表达式中使用这些对象，并了解各种操作符的用法。