在讲Python变量前，了解一下Python内部运行的环节：
Python代码到机器码，中间经过了解析器和PVM
解析器：对Python代码进行了编译，编译成字节码的内容，字节码以*.pyc结尾
PVM：字节码再编译成机器码，
概念层级即程序
表达式：创建、处理对象
语句：建立在表达式之上
模块：语句太多，放到一起形成模块
程序：模块也不止一个，
Python的变量前面没有写类型，类型由实际类型值决定
变量名：a和name
对象：具体的值，如20.0 ‘Tom’
系统类型：Python系统内部维护的类型
引用：a指向Tom的箭头就是引用，
Python数据类型只与对象有关 与变量名无关
第一次赋值的时候创建，以后可以改变类型
创建规则
包含字母、数字、下划线，
只能以字母或下划线开头，
不能有空格，
尽量避免Python关键字或函数名
简短且有描述性
区分特殊符号，1，l，0，o
Python变量名建议下划线分割
变量无类型约束
类型取决于关联变量
用type（name）查看变量类型
用id（name）查看放在内存哪里
Python自动释放未被引用的对象
内部原理依据对象引用计数器统计的数值
举例：变量a先引用20，然后再引用Jerry，那么对象20就会成为被回收的内容，垃圾回收GC会回收20 （一般情况下）变量有计数器 counter=0时可以回收
简单理解就是多个变量引用一个对象
细节：判断字面值是否相等，==
判断内存地址是否一样，is
Python中256以下整数，已被python缓存，目的提高效率
例子1：共享引用一般举例——让a和b同时引用Jerry，查看内存地址id（）值一样
例子2：共享引用小整数20——age和score的id（）值一样
例子3：共享引用大整数3100——内存地址不一样
解释原因：
说明一点：Python3中int是无限的只要内存能支持整数可以无限大，所以3100内存不一致不是因为整数大小有关。
程序语言中定义数据类型都是为了便于程序，如方便我们合理利用内存。
Python处理机制，认为我们经常会用到一些小的数字，以256为界限，256以下的值在内存中都有一份，所以上面20都是一个内存地址而3100为两个内存地址
如果我们想查看20在内存中有多少次被引用呢，可以调用一个模块的方法，sys（system的简写） 用import sys导入该模块，下面有一个方法sys.getrefcount(20)
原文：https://www.cnblogs.com/yijiexi/p/10981647.html