在 Python 里，我们经常会遇到这样的疑惑：“为啥我改了一个变量，另一个也变了？”、“= 号到底是复制了值，还是复制了地址？”……这些问题，其实都和“值类型”和“引用类型”有关。今天我们就来搞清楚这个让很多人犯迷糊的知识点。
参考文章：Python 值类型和引用类型 | 简单一点学习
大纲目录
什么是值类型和引用类型？
Python 中的值类型有哪些？
Python 中的引用类型有哪些？
内存图解：变量赋值到底发生了什么？
值类型和引用类型的行为对比
函数参数传递：值传递还是引用传递？
常见的坑和误解
怎么避免这些坑？
总结归纳
1. 什么是值类型和引用类型？
值类型（Value Type）：变量保存的是值本身。
引用类型（Reference Type）：变量保存的是值的地址（引用），多个变量可能引用同一个值。
说白了，就是你到底是直接拿着东西，还是只是拿着指向它的门牌号。
2. Python 中的值类型有哪些？
虽然 Python 万物皆对象，但我们通常把以下几种类型当作“值类型”来看待：
int（整数）
float（浮点数）
bool（布尔值）
str（字符串）*（注意它是不可变类型）
tuple（元组）*（不可变，也常被当作值类型）
这些类型的一个共同点是：不可变。一旦你对它们进行修改，Python 会创建一个新的对象。
示例：
a = 10
b = a
a = 20
print(b) # 输出 10，b 不受 a 影响
3. Python 中的引用类型有哪些？
通常来说，只要是可变类型，基本就是引用类型：
list（列表）
dict（字典）
set（集合）
自定义的对象（class 实例）
示例：
a = [1, 2, 3]
b = a
a.append(4)
print(b) # 输出 [1, 2, 3, 4]，b 跟着变了
4. 内存图解：变量赋值到底发生了什么？
来看个直观示意（伪图）：
a = [1, 2]
b = a
图示理解：
a ───▶ [1, 2]
b ───┘
修改 a.append(3) 后：
a ───▶ [1, 2, 3]
b ───┘
说明 a 和 b 指向的是同一个列表对象。
5. 值类型和引用类型的行为对比
操作行为
值类型（如 int）
引用类型（如 list）
变量赋值
复制值
复制引用（地址）
修改变量
不影响其他
可能影响其他变量
作为函数参数传入
拷贝一份
传递引用
6. 函数参数传递：值传递还是引用传递？
Python 里一切都是对象，参数传递本质上是对象引用的传递。
来看两个例子：
值类型：
def foo(x):
x = 100
a = 10
foo(a)
print(a) # 10，a 不受影响
引用类型：
def foo(lst):
lst.append(100)
a = [1, 2]
foo(a)
print(a) # [1, 2, 100]，a 被修改了
7. 常见的坑和误解
坑 1：复制引用当作复制值
a = [1, 2, 3]
b = a
b[0] = 999
print(a) # [999, 2, 3]，a 也变了
解决方法：使用 copy() 或 deepcopy()
import copy
b = copy.deepcopy(a)
坑 2：默认参数是引用类型
def foo(lst=[]):
lst.append(1)
return lst
print(foo()) # [1]
print(foo()) # [1, 1]，坑在这！
改法：
def foo(lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(1)
return lst
8. 怎么避免这些坑？
对可变对象做修改前，想清楚是否要复制一份
默认参数不要用 list/dict 这类引用类型
理解 = 是赋值引用，不是复制内容
用 copy 或 deepcopy 区分浅拷贝和深拷贝
9. 总结归纳
值类型 : 不可变、值复制
引用类型 : 可变、地址共享