python中的引用传递
首先必须理解的是，python中一切的传递都是引用（地址），无论是赋值还是函数调用，不存在值传递。
可变对象和不可变对象
python变量保存的是对象的引用，这个引用指向堆内存里的对象，在堆中分配的对象分为两类，一类是可变对象，一类是不可变对象。不可变对象的内容不可改变，保证了数据的不可修改（安全，防止出错），同时可以使得在多线程读取的时候不需要加锁。
不可变对象（变量指向的内存的中的值不能够被改变）
当更改该对象时，由于所指向的内存中的值不可改变，所以会把原来的值复制到新的空间，然后变量指向这个新的地址。
python中数值类型（int和float），布尔型bool，字符串str，元组tuple都是不可变对象。
a = 1
print id(a) # 40133000L，整数1放在了地址为40133000L的内存中，a变量指向这个地址。
a += 1
print id(a) # 40132976L，整数int不可改变，开辟新空间存放加1后的int，a指向这个新空间。
可变对象（变量指向的内存的中的值能够被改变）
当更改该对象时，所指向的内存中的值直接改变，没有发生复制行为。
python中列表list，字典dict，集合set都是可变对象。包括自定义的类对象也是可变对象。
a = [1,2,3]
print id(a) # 44186120L。
a += [4,5] # 相当于调用了a.extend([4,5])
print id(a) # 44186120L，列表list可改变，直接改变指向的内存中的值，没开辟新空间。
a = a + [7,8] # 直接+和+=并不等价，使用+来操作list时，得到的是新的list，不指向原空间。
print id(a) # 44210632L
def f(default_arg=[]):
default_arg.append('huihui')
f() # ['huihui']
f() # ['huihui', 'huihui'] # 函数默认的可变参数并不会每次重新初始化，而是使用上次的作为默认值。
f([]) # ['huihui'] # 自行传入参数即可。
def f(default_arg=None): # 一个常见的做法是判断是否为空，为空则新建list，否则append
if default_arg is None:
default_arg = []
default_arg.append("some_string")
return default_arg
可变对象和不可变对象
() is () # 返回True，因为tuple是不可变对象（不可改变，怎么定义都一样）
'' is '' # 返回True，因为str是不可变对象
None is None # 返回True，None也是不可变的
[] is [] # 返回False，因为是可变对象（可能改变，定义出来的两个必然要不一样）
{} is {} # 返回False，因为是可变对象
[] == [] # 返回True，注意==和is的不同，==只比较内容，is比较地址（id）
class Student:
pass
Student() is Student() # 返回False，自定义类型也是可变对象，两次定义的对象地址是不同的
id(Student()) == id(Student()) # 返回True，这里比较神奇，是因为创建一个Student对象，id()后返回地址但是进行了对象销毁，第二次又重新创建，两次占用了同一个地址
不可变对象的编译时驻留（类似java的常量池）
int的驻留：-5到256之间的整数都会进行驻留，再次定义的变量地址不变，为什么是-5到256呢，这是解释器决定的，依赖于具体实现。
str的驻留：只包含字母，数字，下划线的字符串会驻留；长度为0或1的会驻留；
a = -5
b = -5
a is b # True，-5到256之间的整数，驻留（直觉上这部分数据会频繁调用，驻留可以节省资源）
a = 256
b = 256
a is b # True，-5到256之间的整数，驻留
a = -6
b = -6
a is b # False，非-5到256之间的整数，不驻留
a = 257
b = 257
a is b # False，非-5到256之间的整数，不驻留
a = 'hello_world'
b = 'hello'+'_'+'world'
a is b # True，只包含字母，数字，下划线的字符串会驻留
a = 'hello_world!'
b = 'hello_world!'
a is b # False，包含了特殊字符!, 不驻留
'hello_world' is '_'.join(['hello', 'world']) # False，因为驻留是编译阶段发生的，join在解释阶段才产生结果，未进行驻留
a, b = 'hello_world!', 'hello_world!'
a is b # True 编译器的优化，在同一行赋值字符串时，只创建一个对象，指给两个引用。（ps：不适用3.7.x版本，3.7.x中会返回False）
关于驻留的陷阱
跟驻留没有直接关系(雾?)，是在命令行运行和py文件直接运行有一些差异。先看之前的小例子。
a = 257
b = 257
a is b # False，非-5到256之间的整数，不驻留。
事实上，在命令行运行得到的才是False（我做的小实验一般都在交互式命令行上运行）
如果把这三行放到py文件里，再直接运行，得到的是True，因为py文件是一次性编译的，而交互式命令行按一行为单位（严格说是命令结束时的全部，因为会有for while这种）编译
或者在交互式中把这三行定义为函数，再调用函数，返回也是True
def func():
a = 257
b = 257
return a is b
func() # 返回True
这是由python的代码块机制导致的，在同一代码块中相同值的赋值会指向同一个对象。函数体，类对象体，py文件，模块都可以看作一个代码块。
在交互式命令行上，一行看作一个代码块（严格说是命令结束时的全部，因为会有for while这种），所以，这里所谓“代码块的优化”，就是前面提到的，同行赋值的优化，只在一行（代码块）上优化。
到具体直接运行py文件，又有了更大范围的代码块的优化，所以连着两行相同赋值的对象，会指向同一个对象。
引用传递后的改变
a = [1,2,3]
b = a
b[0] = 2 # 由于list是可变对象，改变b时候会导致a的改变，a和b都是[2,2,3]
s = 'abc'
s2 = s
s2 += 'd' # 由于str是不可变对象，s2是新建的对象，s2的修改不会影响s。s为'abc'，s2为'abcd'。
list注意点
a = [1,2,3]
b = a
a is b # True，因为按引用传递，a和b存的地址（引用）是一样的，改变b相当于改变a。
b = a[:]
a is b # False，想使用list的值却不想修改原list时可以使用切片[:]拷贝一份到新空间。
a = [1,2,3]
id(a) # 140376329323528
a = [1,2,3]
id(a) # 140376359286920，两次定义相同的list，但是其地址并不相同，会创造新对象
a = [1,2,3]
id(a) # 140376329323528
a[:] = [1,2,3]
id(a) # 140376329323528，因为a[:]切片创建的是新空间，对新空间赋值不影响旧空间a，所以a的地址跟原来一致。
a =[ [0]*2 ]* 2 # 以这种方式创建一个二维list，此时a为[[0,0],[0,0]]。
a[0] is a[1] # True，这种创建方法的机制是复制list，所以2个list其实是同一个list。
a[0][0] = 1 # 改变第一个list时第二个list也改变，此时a为[[1,0],[1,0]]。
a[0] += [1] # 改变第一个list时第二个list也改变，此时a为[[1,0,1],[1,0,1]]。+=相当于extend，对list进行原地修改。
a[0] = a[0] + [1] # 改变第一个list时，第二个list不改变，此时a为[[1,0,1,1],[1,0,1]]。因为不是原地改变，而是创建了新list，然后给原来的引用赋了新值。
a[0] = [1,2] # a[0]指向创建的新list[1,2]。此时a[1]不变，a为[[1,2],[1,0,1]]。同样是给a[0]赋值了新的list[1,2]，不会影响到a[1]。
a = [[0]*2 for _ in range(2)] # 相对正确的创建方式，这样创建的二维list，改变a[0]并不会影响a[1]
a[0] is a[1] # False
a = [ []*1000 ] # 同理，这么定义返回的是[]，并不能得到含有1000个空list的list(直觉误区）
a = [ [] for _ in range(1000) ] # 正确的定义方式
x = float('nan')
x == x, [x] == [x] # False, True 因为list之间比较的时候先比较元素的地址，如果相等则认为相等，当id不相等时才比较值