python如何在赋值运算符后赋值
这个问题在这里已经有了答案：
我以前遇到过这个问题，并且明白它会让人困惑。 这里有两个概念：
所以让我们考虑一下列表的情况（当您使用ints时，您意外地发现了实习和窥视孔优化 - 我会在稍后讨论）
所以让我们创建两个相同的列表（记住列表是可变的）
In [42]: a = [1,2]
In [43]: b = [1,2]
In [44]: id(a) == id(b)
Out[44]: False
In [45]: a is b
Out[45]: False
尽管列表完全相同，但a和b是不同的存储位置。 现在，这是因为python计算[1,2] ，将其分配给内存位置，然后调用该位置a （或b ）。 这将需要相当长的时间蟒蛇检查每一个分配的内存位置，看是否[1,2]已经存在，分配b相同的内存位置作为a 。
这并不是说列表是可变的，也就是说，您可以执行以下操作：
In [46]: a = [1,2]
In [47]: id(a)
Out[47]: 4421968008
In [48]: a.append(3)
In [49]: a
Out[49]: [1, 2, 3]
In [50]: id(a)
Out[50]: 4421968008
看到了吗？ 该值a持有已经改变，但内存位置也没有。 现在，如果将一堆其他变量名称分配给同一个内存位置呢？ 他们也会改变，这将是一个语言的缺陷。 为了解决这个问题，python将不得不复制整个列表到一个新的内存位置，只是因为我想改变a
即使是空列表也是如此：
In [51]: a = []
In [52]: b = []
In [53]: a is b
Out[53]: False
In [54]: id(a) == id(b)
Out[54]: False
现在，让我们来谈谈关于指针的那些东西：
假设您想要两个变量实际上谈论相同的内存位置。 然后，您可以将第二个变量分配给您的第一个变量：
In [55]: a = [1,2,3,4]
In [56]: b = a
In [57]: id(a) == id(b)
Out[57]: True
In [58]: a is b
Out[58]: True
In [59]: a[0]
Out[59]: 1
In [60]: b[0]
Out[60]: 1
In [61]: a
Out[61]: [1, 2, 3, 4]
In [62]: b
Out[62]: [1, 2, 3, 4]
In [63]: a.append(5)
In [64]: a
Out[64]: [1, 2, 3, 4, 5]
In [65]: b
Out[65]: [1, 2, 3, 4, 5]
In [66]: a is b
Out[66]: True
In [67]: id(a) == id(b)
Out[67]: True
In [68]: b.append(6)
In [69]: a
Out[69]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
In [70]: b
Out[70]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
In [71]: a is b
Out[71]: True
In [72]: id(a) == id(b)
Out[72]: True
看看那里发生了什么！ a和b都被分配到相同的存储位置。 因此，您对其中一项的更改将反映在另一项上。
最后，让我们简单地谈谈我之前提到的那种窥视孔的东西。 Python试图节省空间。 因此，它在启动时会将一些小内容加载到内存中（例如，小整数）。 因此，当你将一个变量赋给一个小整数（比如5 ）时，python在将该值赋值给内存位置之前不必计算5 ，并且为它指定一个变量名（不同于你的名单）。 既然它已经知道什么是5 ，并且它已经隐藏在某个内存位置，它所做的只是为该内存位置分配一个变量名称。 但是，对于更大的整数，这不再是这种情况：
In [73]: a = 5
In [74]: b = 5
In [75]: id(a) == id(b)
Out[75]: True
In [76]: a is b
Out[76]: True
In [77]: a = 1000000000
In [78]: b = 1000000000
In [79]: id(a) == id(b)
Out[79]: False
In [80]: a is b
Out[80]: False
这是python为小整数执行的优化。 一般来说，你不能指望a和c指向同一个位置。 如果你尝试用逐渐变大的整数进行这个实验，你会发现它在某个时刻停止工作。 我敢肯定，1000人足够大，但我不在电脑附近; 我以为我记得它是从-128到127的所有整数都以这种方式处理（或其他“整数”）。
你的理解通常是正确的，但值得注意的是，Python列表与C或C ++中的数组相比是完全不同的动物。 从文档：
id（obj）返回一个对象的“身份”。 这是一个整数（或长整数），在整个生命周期中保证这个对象是唯一的并且是常量。 具有非重叠生命周期的两个对象可能具有相同的id（）值。
你的问题的简单答案是，Python中的列表实际上是引用。 这导致它们的存储器地址不同，因为地址是参考地址，而不是人们可能期望的那样。
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