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1. 变量定义

大多数的编译型语言，在使用变量前，都需要先对变量进行声明。但是Python不同，变量在第一次被赋值时也就自动声明了。和其他语言一样，变量只有被创建和赋值后，才能使用。比如：

a = 4b = "string"

a, b是变量名。一旦被赋值，就可以通过变量名访问。

2. 动态类型

Python中变量的类型也无需被声明，解释器会根据赋值运算符右边的值来决定变量的类型。比如，在C++中，我们经常写这样的代码：

int a = 3;vector
   
     b = {
  "asd", "wer"};
   

但是在Python中，我们可以使用更加简洁的形式：

a = 3b = ["asd", "wer"]

程序运行时，解释器会自动认为a是整型变量，而b是有字符串构成的数组。我个人一直认为Python的1， 2两条特性实在是一个伟大的进步，大大方便了代码的编写。

3. 内存分配

这是Python的又一大进步了，解释器帮助程序员承担了内存管理的复杂任务

4. 引用计数

我们先看下面的这个例子：

a = 5b = a

程序运行的步骤可以抽象的看做这样：首先建立了一个整形对象5，并将其引用赋值给a，而随后又将这个对象的引用赋值给了b. 也就是说，此时一个对象有了2个别名。

此外，引用次数也会减少，比如变量被赋值给另一个对象：

a = 5b = a# 至此，5的引用计数为2b = "Baibai"# 至此，5的引用计数又变回1

或者当一个函数执行完，所有的局部变量也会被销毁，这一点跟别的语言没什么差别；

a = 5b = adel bprint(a)print(b)

运行结果：

5NameError: name 'b' is not defined

因为5这个对象的别名b被删除了

5. 垃圾收集

Python中有一块独立的代码，叫做“垃圾收集器”，负责释放不再使用的内存，上面我才说过关于引用计数的概念，那么，通俗理解，垃圾收集器释放的内存就是那些引用计数为0的对象。当然，现实中，可能会出现循环引用的情况，比如两个变量互相引用，这种情况下，引用计数虽然大于0，但也该被收集，垃圾收集器当然也负责处理这些该被销毁的对象。

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