Python变量存储的是对象引用而非数据本身，即变量是对象内存地址的别名；不可变对象内容不可修改，重新赋值会创建新对象，可变对象可原地修改；赋值共享引用，浅拷贝复制容器但不复制嵌套对象，深拷贝递归复制全部层级。
Python 变量存的不是数据本身，而是一个指向对象的引用（reference）——就像一张“地址条”，告诉 Python 去内存里哪个位置找真正的数据。
变量是名字，不是容器
在 Python 中，执行 x = 100 并不会把数字 100 “装进”变量 x 里。它实际做了三件事：
- 在内存中创建一个整数对象 100（如果还不存在）
- 给这个对象分配一个内存地址（比如 0x7f8a9c12b4d0）
- 让名字 x 指向这个地址 —— x 就是这个地址的“别名”
所以 x 本身不占数据空间，只存地址。你可以用 id(x) 查看它指向的对象 ID，用 type(x) 看类型，但不能直接“读取 x 的值”而不访问对象。
可变对象 vs 不可变对象：关键在“能不能改内容”
是否能修改对象内容，决定了赋值、传参、复制时的行为差异：
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- 不可变对象（如 int、str、tuple）：一旦创建，内容不能变。重新赋值（如 x = x + 1）其实是创建新对象，再让 x 指向它
- 可变对象（如 list、dict、set）：内容可以原地修改（如 lst.append(5)），所有指向它的变量都会看到变化
例如：
a = [1, 2]b = a
b.append(3)
print(a) # 输出 [1, 2, 3] —— a 和 b 指向同一个列表对象
赋值、浅拷贝、深拷贝：本质都是“怎么处理引用”
理解引用模型后，这三者的区别就清晰了：
- 赋值（b = a）：只是让 b 也指向 a 所指的对象，两个名字共用一份数据
- 浅拷贝（b = a.copy() 或 b = list(a)）：新建一个容器对象，但其中的元素仍是原对象的引用。对嵌套可变对象（如列表里的列表）无效
- 深拷贝（import copy; b = copy.deepcopy(a)）：递归复制所有层级的对象，生成完全独立的副本
函数参数传递：没有“传值”或“传引用”的说法，只有“传对象引用”
Python 统一按“对象引用”传递。效果取决于你对参数做了什么：
- 对参数重新赋值（x = x + 1）：只是让形参指向新对象，不影响实参
- 调用原地方法（x.append(...)、x.update(...)）：修改的是实参所指的同一个对象，影响可见
所以不是“Python 传引用”，而是“Python 把对象的引用传进去，你怎么用它，就决定会不会影响外面”。
