先看一段代码。

value1 = 10
value2 = value1
print(value1)
print(value2)
value1 = 30
print(value1)
print(value2)

再看另一段代码。

list1 = [1,2,3,4]
list2 = list1
print(list1)
print(list2)
list1.append(5)
print(list1)
print(list2)

第一段代码中，value2的值没有随value1而改。但在第二段代码中，list2的值跟着list1的操作而变化。这是为什么呢？

原因就在：Python的数据类型区分为可变数据类型和不可变数据类型。

1、不可变数据类型

顾名思义，不能改变的数据类型就称为不可变数据类型。

哪里不能改变呢？

秘密藏在其内存地址里面。

看如下一段代码：

value1 = 10
value2 = value1
print(id(value1))
print(id(value2))
value1 = 20
print(id(value1))
print(id(value2))

通过id这个方法，我们可以打印出每个变量在内存中的内存地址。

观察这个内存地址，开始的value1和value2的内存地址都是相同的，但当value1发生更改之后，value1的内存地址发生了变化，而value2的不变。

在Python中规定，内存地址中的值不能发生改变的数据类型，称为：不可变数据类型。若变量的值改变了，就必须重新分配一块新的内存地址，存储新的值。

Python中的不可变数据类型有哪些呢？

整型、浮点型、字符串、布尔值和元组。这几个都是不可变数据类型。

2、可变数据类型

与不可变数据类型相反的数据类型，自然称为可变数据类型。

可变数据类型有：列表、集合和字典。

它的定义跟前者相反。内存地址中的值允许发生改变的数据类型，称为：可变数据类型。即使变量的值变了，那也可不重新分配一块新的内存地址。

看如下的代码：

list1 = [1,2,3,4,5]
list2 = list1
print(id(list1),id(list2))
list1.pop()
print(id(list1),id(list2))

当然，我们也可以为可变数据类型重新赋值，这时候内存地址也会发生变化。

list1 = [1,2,3,4,5]
list2 = list1
print(id(list1),id(list2))
list1 = [6,7,8]
print(id(list1),id(list2))

因此，可变数据类型只是允许我们在已有的内存地址中修改值，不代表其内存地址永远不变。

3、使用场景

为什么要引入可变数据类型和不可变数据类型呢？

有些场景需要用到这两种数据类型，单一的数据类型无法适应所有的场景。

不可变数据类型：一旦定义了，就不会轻易改变。当某个场景不需要修改元素时，就可以使用其作为定值。

可变数据类型：定义了，可以任意改变。当某个场景需要频繁修改元素的时，就可以使用可变数据类型。

大家可以记住，不需要返回值接收的，可直接修改自身的，都是可变数据类型。

4、复制

分为浅复制和深复制。

浅复制：copy，只能复制第一层，再深就不行了。

深复制：全复制，不管层数多深。

浅复制示例：

import copy
list1 = [1,2,3,4,5,[1,2,3]]
list2 = copy.copy(list1)
print(list1)
print(list2)
list1[0] = 666
list1[5][0] = 666
print(list1)
print(list2)

深复制示例：

import copy
list1 = [1,2,3,4,5,[1,2,3]]
list2 = copy.deepcopy(list1)
print(list1)
print(list2)
list1[0] = 666
list1[5][0] = 666
print(list1)
print(list2)