Python 的指针，有必要理解它
【导语】：这篇文章主要讲了Python中的指针，Python自动进行内存管理。开发者无需手动为对象分配内存，也不用在使用完对象后释放内存。但了解Python的内存管理机制，有助于开发者更好的编写代码。本文将介绍指针的概念，并对深拷贝进行解释。
简介
与C,C++这种静态语言相比，Python是自动管理内存的，它采用“引用计数”的方式管理内存，即Python内部会记录对象有多少个引用，如果某个对象的引用计数大于0，该对象就会一直存放在内存中；当对象的引用计数为0时，就会被垃圾回收机制回收。这也是Python的方便之处，开发者无需考虑提前为对象分配内存，使用完后也无需手动释放内存。
但了解Python内部是如何管理内存，也很有必要。你考虑过is和==有什么不同吗？或者为什么要使用深拷贝？你有考虑过Python是如何操作对象的吗？这篇文章或许会给你一些启示。
什么是指针，存在于哪里？
首先，我们要理解命名空间的概念。Python中的命名空间指的是一个作用域中所有变量、关键字和函数组成的列表，用于避免命名冲突，不同命名空间中可以包含相同的变量名。例如，每个命名空间中都有内置函数(如print()和str())，关键字(如None和True)。
当你创建一个新变量时，变量名会被添加到其所在作用域的命名空间中。例如，下面的代码会把变量名my_string添加到全局命名空间中:
my_string = "Hello World!"
本文我们不考虑作用域的问题，所有的案例都基于全局命名空间。
指针就是变量名——也就是Python命名空间的入口——与Python内存中的对象相对应。在上面的例子中，指针就是my_string，内存中的对象是“Hello World!”字符串。通过在命名空间中使用指针，我们就能访问和操作内存中的对象了。就像一个人可能有多个名字一样，多个指针也可能会指向同一个对象。
需要注意的是: 本文中提到的“指针”并不是 C 或 C++ 中的指针(更像是 C++ 中的引用)。使用 C 的开发者可以看看这篇文章[1]。
接下来，我们先创建一个列表，名称为my_list：my_list = ['string', 42]。
变量名my_list指向的是列表对象。列表对象有2个指针，分别指向其中的2个元素。由此可以看出，当创建一个列表时，如果其中有元素，那么该列表也会包含指针，指向这些元素。因此，本文的许多例子将使用列表。
为什么要使用深拷贝？
初学者经常搞不清楚什么是指针重叠，简而言之就是两个指针指向了内存中的同一个对象。接下来，我们先创建一个列表a：
>>> a = ["string", 42]
>>> a
["string", 42]
随后，拷贝a，得到 b,并修改b的第一个元素：
>>> b = a
>>> b[0] = "some words"
>>> b
["some words", 42]
可以看到，修改成功了，然而a的结果也变了：
>>> a
["some words", 42]
a之所以会发生改变，是因为b = a并没有创建一个新的列表，只是创建了一个新的指针b，它与a指向了相同的列表。
假如我们想在不创建新列表的情况下修改b,该如何做呢？我们可以使用copy方法：
>>> c = a.copy()
>>> c[0] = "hello!"
>>> c
["hello!", 42]
>>> a
["some words", 42]
该方法会创建一个新的列表，同时包含新的指针，但这些指针指向的元素与原列表相同，如下图：
我们再来看看列表元素也是对象的情况：
>>> a = [["alex", "beth"]]
>>> a
[["alex", "beth"]]
接下来，使用copy()方法复制列表a,再往b的第一个元素["alex", "beth"]中添加元素：
>>> b = a.copy()
>>> b[0].append("charlie")
>>> b[0]
["alex", "beth", "charlie"]
看起来成功了，但是a[0]的元素也变了：
>>> a[0]
["alex", "beth", "charlie"]
原因在于，copy方法是浅拷贝。a[0]与b[0]指向了同一个对象，如下图：
那么，怎样实现深拷贝呢？可以使用deepcopy函数：
>>> from copy import deepcopy
>>> c = deepcopy(a)
>>> c[0].append("dan")
>>> c[0]
["alex", "beth", "charlie", "dan"]
>>> a[0]
["alex", "beth", "charlie"]
deepcopy函数采用递归的方式，复制每一个对象，避免指针混叠。下图就是采用深拷贝方法生成的新对象c：
这样，当我们修改c中的元素时，就不会影响到源对象a了。
不可变对象(如元组)中的指针
到目前为止，我们例子使用的一直是列表，它是可变对象。接下来看看不可变对象元组。之所以说它不可变，是因为当创建a时，它的所有元素a[0]、a[1]都是固定的。假如元素是不可变的，比如字符串或整数，那还比较好理解。比如下面这个例子,我们无法修改a[0]:
>>> a = (42, 'beeblebrox')
>>> a[0] = 63
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
如果a[0]指向的是一个可变对象，例如列表，会出现什么情况呢？
>>> a = ([1, 2, 3], "hello")
>>> a[0].append(4)
>>> a
([1, 2, 3, 4], "hello")
结果显示，我们可以修改元组a！这是因为我们修改的不是a[0]本身，而是它指向的对象。我们把a[0]指向的对象重新命名，看起来就清晰多了：
>>> my_list = [1, 2, 3]
>>> a = (my_list, "hello")
>>> my_list.append(4)
>>> a
([1, 2, 3, 4], "hello")
然而，append方法不是唯一给列表添加元素的方式。我们还可以使用 += 操作符:
首先，该操作符会创建所需的对象。对于可变对象(如列表)，它会直接修改对象；对于不可变对象(如字符串)，它会创建一个新的对象。
其次，让my_list的指针指向创建的对象。
可变对象
>>> my_list = [1, 2, 3, 4]
>>> my_list += [5, ]
>>> my_list
[1, 2, 3, 4, 5]
如果在可变对象上调用+=，那么第2步就相当多余了——毕竟，指针已经指向所需的对象。但是当它被不可变对象(比如字符串)调用时，它确实需要改变指针指向的位置。例如:
不可变对象
>>> my_string = 'Hello'
>>> my_string += ', World!'
>>> my_string
'Hello, World!'
假如我们使用+=操作元组a的第一个元素，可以吗？来看看：
>>> a = ([1, 2, 3, 4], "hello")
>>> a[0] += [5, ]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> a
([1, 2, 3, 4, 5], "hello")
看起来，出现了报错，但似乎+=强制执行了。
首先，a[0]指向的列表本身发生了改变，这是a[0]的值变成[1, 2, 3, 4, 5]的原因。然而，由于不能直接修改列表中元素的指向，当a[0]的指针指向新创建的对象时，就会产生报错。
后记
本文我们学习了名称空间、指针的概念，还提供了一些例子，用以解释不可变对象中指针的工作原理。限于篇幅，这篇文章并涉及 Python 对象。如果大家觉得本文内容有帮助，请点赞转发支持一下。后续再继续更新 Python 指针的其他内容。
参考资料
[1]这篇文章: https://realpython.com/pointers-in-python/
[2]参考原文: https://anvil.works/articles/pointers-in-my-python-1
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