为什么Python在每次赋值时都为变量分配新内存？

Question

为什么在Python中，当一个变量被重新赋值为一个新值时，会分配新的内存？为什么不能像在列表中添加额外的值那样直接修改，而是当用当前列表加上新列表重新赋值时，会分配新的内存呢？

>>> a=2
>>> id(a)
13332800
>>> a=a+2    # reassigning allocates new memory
>>> id(a)
13332752
>>> a=[1,2,3,4]
>>> id(a)
139923169899008
>>> a.append(2)  # change takes in place
>>> id(a)
139923169899008
>>> a=a+[3,2]    # this way causes new memory allocation
>>> id(a)
139923169899656

有没有办法在每次新赋值时避免重新分配内存呢？

Answer 1

Python 设计的时候让整数成为不可变对象。这意味着你不能改变它们，每次对它们进行操作时，都会生成一个新的整数对象：

>>> a = 2
>>> id(a)
505911000
>>> id(a + 1)
505911016
>>> a += 2
>>> id(a)
505911032
>>>

而列表则被设计为可变对象。这意味着你可以在不创建新列表对象的情况下，改变或更新它们的内容。而且，这正是list.append方法的作用。它会在列表中添加一个新项，而不会创建一个新的对象。

不过，下面这段代码：

a=a+[3,2]

和list.append不同，因为它会创建一个新的列表对象，这是因为你使用了+运算符。a+[3,2]会生成一个新的列表对象，这个新列表是a和[3,2]的组合。然后你把这个新对象赋值给变量a，这样就覆盖了原来的列表对象，使得a现在指向新的列表。这就是为什么id(a)返回一个不同的数字。