我知道Python中有很多关于指针和引用（或者更确切地说：名称和绑定！）的资源，但我很难理解最后一点：
如果a = 1和b = 1，那么我得到的就是他们两个都被绑定了＃39;确切地说是1并且具有相同的id()（因此，我认为是内存地址）。如果你设置：
a = [1, 2, 4]
b = a
b[0] = 45
# a is now [45, 2, 4]
因为a和b绑定到同一个列表（对象），一个更改导致另一个更改。同样，a[0]和b[0]是同一个对象。该列表包含具有不同ID的其他对象 - 也就是列表标识未绑定到其内容。
好。到现在为止还挺好。我可以接受，有“未出生的”＆＃39;列表和数字在等待初始化时浮动（只有一次！），并且Python会在我们需要它们时为它们分配一个内存空间。为什么然后，如果我这样做：
d = [1, 2]
e = [145, 7]
# id(d) and id(e) are not the same?!
难道不存在Python中只有一个2元素列表吗？这对我来说是一致的（然后只有一个1，一个2，一个145 ......等等）。
任何解释都会受到赞赏 - 包括那些将它与指针联系起来的解释（因为我对内存管理级别的决策也有些神秘感，但我认为这是Python的关注＆＃ 39;执行模型而不是我！）
答案 0 :(得分：3)
你被int的CPython中的优化所误导，即int-caching。请参阅this着名问题。记录在案here：
当前实现为所有实体保留了一个整数对象数组 -5到256之间的整数，当你在该范围内创建一个int时 实际上只是返回对现有对象的引用。
在几乎所有其他实例中，使用文字创建新对象。实际上，在该范围之外使用int，您将看到正常行为：
>>> a = 100000
>>> b = 100000
>>> id(a)
4322630608
>>> id(b)
4322630640
>>> c = a
>>> id(a) == id(b)
False
>>> id(a) == id(c)
True
我几乎每天都要重复这一点，但在Python中分配从不复制。
答案 1 :(得分：1)
=是一项任务。
[1, 2, 3]和10是对象。
如果你写10或[1, 2, 3] python会创建一个对象。如果您不使用任务，垃圾收集器将删除它。但是如果你这样做，python会将指向新创建的对象的指针分配给给定的名称/变量，即：
a = [1, 2]
接下来，当您将变量分配给另一个变量时，python将从第一个变量复制指针，即：
b = a
b现在包含指向与a相同的对象的指针。但是任何新创建的对象，即使内容相同，也是一个不同的对象。这样：
id(a) != id([1, 2])
现在，根据实施情况（所以它可以随时更改而你不应该依赖它）可能会有一个＆＃34;快捷方式＆＃34;为了提高速度，默认情况下可能会创建表示某些常用值的对象。这就是为什么在某些实施id(1) == id(1)上，但令人困惑的是id(5555) != id(5555)。