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在 Python 中，一切皆为对象
Python 中不存在值传递，一切传递的都是对象的引用，也可以认为是传址
变量：存储对象的引用
对象：会被分配一块内存，存储实际的数据，比如字符串、数字、列表
引用：变量指向对象，可以理解为指针
📝 定义速记
分类 | 白话描述 | 举例 |
不可变对象 | 创建后 内容不可改；任何“修改”都会产生 新对象 | int, float, str, tuple, frozenset … |
可变对象 | 创建后 内容可原地改；对象 id 保持不变 | list, dict, set, bytearray, 自定义类实例 … |
📝 常见内置类型对照表
类型 | 可变? | 是否可哈希（默认） | 说明 |
int | ❌ | ✅ | 任意精度整数 |
float | ❌ | ✅ | IEEE-754 双精度 |
complex | ❌ | ✅ | 复数 |
str | ❌ | ✅ | Unicode 字符串 |
tuple | ❌ | ✅（元素可哈希时） | 不可变序列 |
frozenset | ❌ | ✅ | 不可变集合 |
range | ❌ | ✅ | 惰性整数序列 |
list | ✅ | ❌ | 可变序列 |
dict | ✅ | ❌ | 键值映射 |
set | ✅ | ❌ | 哈希集合 |
bytearray | ✅ | ❌ | 可变字节数组 |
自定义类 | 默认 ✅ | 默认 ✅ | 通过 __hash__/__eq__ 控制 |
📝 底层实现差异
1、不可变对象
CPython 内部把 小整数 (-5~256)、短 str 做 intern（全局缓存），多次创建指向 同一内存。
任何“修改”都会触发 重新分配内存 与 复制内容，因此旧对象 绝对不可变。
2、可变对象
采用 动态数组（list）、哈希表（dict/set）、可变缓冲区（bytearray）。
原地修改时仅 调整内部结构，对象地址不变，减少了内存分配与拷贝。
📝 可哈希性（Hashable）与字典/set 的关系
只有 不可变且实现 \\hash\\ 与 \\eq\\ 的对象才可作为 dict 键或 set 元素。
📝 函数参数传递行为
“对象引用” 传递，但 可变/不可变差异 体现在 能否在原对象上修改：
类型 | 函数内修改 | 对外部影响 |
int/str/tuple | 重新绑定新对象 | 不影响外部 |
list/dict/set | 原地修改元素 | 影响外部 |
📝 性能与并发安全
1、不可变对象
线程安全（无共享写），可放心在多线程环境传递。
大量小对象会触发 内存池 + intern，降低 GC 压力。
2、可变对象
需要 锁 或 不可变副本 保证线程安全。
原地修改避免重复分配，CPU 缓存友好，适合高频写场景。