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一、删除变量与垃圾回收：内存管理的底层逻辑
在Python中，变量是对象的引用，而不是对象本身。当我们不再需要某个变量时，可以用del语句删除它的引用，让垃圾回收机制（GC）自动清理无引用的对象。
1. del语句：删除的是“引用”，不是“对象”
del的作用是断开变量与对象的关联，而不是直接删除对象。例如：
a = [1, 2, 3] # 变量a引用列表对象[1,2,3]
print(a) # 输出：[1, 2, 3]del a # 删除a对列表的引用
# print(a) # 报错：NameError: name 'a' is not defined
此时，列表对象[1,2,3]如果没有其他变量引用它，会被GC标记为“可回收”，随后释放内存。
2. 垃圾回收机制：如何清理无引用对象？
Python的GC主要依赖引用计数（Reference Counting）和分代回收（Generational Garbage Collection）：
- 引用计数：每个对象有一个计数器，记录当前有多少个变量引用它。当计数器变为0时，对象立即被回收。
import sys a = [1, 2, 3] print(sys.getrefcount(a)) # 输出：2（getrefcount本身会增加一次引用） b = a # b引用同一个对象，计数器+1 print(sys.getrefcount(a)) # 输出：3 del b # 计数器-1 print(sys.getrefcount(a)) # 输出：2 del a # 计数器变为0，对象被回收 - 分代回收：解决循环引用问题（比如两个对象互相引用）。例如：
class Node:def __init__(self):self.next = Nonea = Node() b = Node() a.next = b # a引用b b.next = a # b引用a（循环引用）del a, b # 此时a、b的引用计数为1，但无外部引用，分代回收会清理它们
二、常量：Python中的“伪常量”约定
Python没有真正的常量（无法定义不可修改的变量），但我们可以通过命名规范约定常量：全大写字母+下划线。例如：
MAX_SCORE = 100 # 考试满分（约定为常量）
PI = 3.1415926 # 圆周率（约定为常量）
注意：虽然可以修改这些变量（比如MAX_SCORE = 90），但不推荐——这会破坏程序的可读性和稳定性。
三、赋值的艺术：简化代码的小技巧
Python的赋值语法非常灵活，掌握以下技巧能大幅简化代码：
1. 链式赋值：一次给多个变量赋同一值
x = y = z = 0 # x、y、z都引用0这个整型对象
print(x, y, z) # 输出：0 0 0
说明：链式赋值本质是将同一个对象的引用赋给多个变量，修改其中一个变量不会影响其他（比如x = 10，y仍为0）。
2. 系列解包赋值：快速分配多个变量
将可迭代对象（列表、元组、字符串等）的元素解包给多个变量：
# 基本用法
a, b, c = 10, 20, 30 # 元组解包
print(a, b, c) # 输出：10 20 30# 列表解包
d, e = [40, 50]
print(d, e) # 输出：40 50# 字符串解包（字符串是可迭代对象）
f, g = "ab"
print(f, g) # 输出：a b
3. 变量互换：无需临时变量
通过解包赋值，可以快速交换两个变量的值：
a, b = 1, 2
print(a, b) # 输出：1 2
a, b = b, a # 右边是元组(b,a)，解包后赋值给a、b
print(a, b) # 输出：2 1
4. 星号表达式：处理可变长度的可迭代对象
用*符号接收可变数量的元素，返回列表：
# 取第一个元素，剩下的作为列表
first, *rest = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first) # 输出：1
print(rest) # 输出：[2, 3, 4, 5]# 取中间元素
*middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
print(middle) # 输出：[1, 2, 3, 4]
print(last) # 输出：5# 取两边元素，中间作为列表
first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first) # 输出：1
print(middle) # 输出：[2, 3, 4]
print(last) # 输出：5
四、变量与对象类型：Python的“动态类型”本质
Python是动态类型语言，其核心特点是：
- 变量无类型：变量只是“引用”，不绑定具体类型。
- 对象有类型：变量的类型由它引用的对象决定。
例如：
a = 10 # a引用整型对象，type(a)→int
print(type(a)) # 输出：<class 'int'>a = "hello" # a引用字符串对象，type(a)→str
print(type(a)) # 输出：<class 'str'>a = [1, 2, 3] # a引用列表对象，type(a)→list
print(type(a)) # 输出：<class 'list'>
总结：变量是“容器”，装的是对象的地址；对象是“内容”，有固定的类型和值。
五、数字与基本运算符：Python的算术基础
Python支持整数（int）和浮点数（float）两种基本数字类型，提供了丰富的运算操作。
1. 数字类型说明
- 整数：任意大小的整数（比如
50、-100、0）。 - 浮点数：带小数点的数字（比如
3.14、10.0），或科学计数法（比如1.23e2→123.0）。
2. 基本运算符（重点总结）
以下是Python中常用的数字运算符，结合示例说明：
| 运算符 | 说明 | 示例 | 结果 |
|---|---|---|---|
+ | 加法 | 3 + 2 | 5 |
- | 减法 | 30 - 5 | 25 |
* | 乘法 | 3 * 6 | 18 |
/ | 浮点除法（结果为浮点数） | 8 / 2 | 4.0 |
// | 整数除法（向下取整） | 7 // 2 | 3 |
% | 模运算（取余） | 7 % 4 | 3 |
** | 幂运算 | 2 ** 3 | 8 |
关键说明：
/与//的区别：/返回浮点数（即使整除），//返回整数（向下取整）。例如：print(8 / 2) # 输出：4.0（浮点除法） print(7 // 2) # 输出：3（整数除法，向下取整） print(-7 // 2) # 输出：-4（向下取整到更小的整数）%的符号规则：模运算的结果符号与除数一致。例如：print(7 % 4) # 输出：3（7 = 4*1 + 3） print(7 % -4) # 输出：-1（7 = (-4)*(-2) + (-1)）
3. divmod()函数：同时获取商和余数
divmod(a, b)接受两个参数，返回一个元组（商, 余数），其中商由a // b计算，余数由a % b计算。例如：
# 计算7除以2的商和余数
quotient, remainder = divmod(7, 2)
print(quotient) # 输出：3
print(remainder) # 输出：1# 计算100除以3的商和余数
q, r = divmod(100, 3)
print(q) # 输出：33
print(r) # 输出：1
优势：比分开计算商和余数更高效（只需一次运算）。
六、总结：掌握基础，事半功倍
本文覆盖了Python的核心基础知识点：
- 内存管理：
del删除引用，GC自动清理无引用对象。 - 常量约定：全大写命名，逻辑上保持不变。
- 赋值技巧：链式赋值、解包赋值、变量互换，简化代码。
- 类型本质：变量是引用，对象有类型，动态类型语言的特点。
- 数字运算：基本运算符的用法，
divmod()函数的高效性。
这些知识点是Python编程的基石，建议多写代码实践（比如用解包赋值交换变量，用divmod()优化除法运算），体会Python的简洁与高效。
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