每一個編程語言的背后都有自己獨特的內存模型支持，比如最經典的C語言，一個int類型占8字節。那么在python中不區分數據類型，定義一個變量其在內存在占用多少字節呢？python中數據的運算其內存是如何變化的呢？
在回答上面的問題之前，首先看一下python中可變的數據和不可變數據
一、可變對象和不可變對象
Python一切數據皆為對象，python中的對象分成兩類：可變對象和不可變對象。所謂可變對象是指，對象的內容可變，而不可變對象是指對象內容不可變。
不可變（immutable）：數值(int、float)、字符串(string)、元組（tuple)
可變（mutable）：字典型(dictionary)、列表型(list)
根據對象的分類，可以將數據類型也做一個分類，可變數據類型與不可變數據類型：
可變數據類型：列表list和字典dict
不可變數據類型：整型int、浮點型float、字符串型string和元組tuple
這里的可變不可變，是指內存中的那塊內容是否可以被改變。
如果是不可變類型，在對對象本身操作的時候，必須在內存中新申請一塊區域(因為老區域不可變)。創建a=1整型對象，執行a=2時，內存中的對象1是不變的，只是重新創建了對象2。
如果是可變類型，對對象操作的時候，不需要再在其他地方申請內存，只需要在此對象后面連續申請(+/-)即可，也就是它的內存地址會保持不變，但區域會變長或者變短。
當對可變和不可變對象運算時會內存中會發生什么事情呢？對比來看
不可變數據類型：不允許變量的值發生變化，如果改變了變量的值，相當於是新建了一個對象，而對於相同的值的對象，在內存中則只有一個對象，內部會有一個引用計數來記錄有多少個變量引用這個對象；
可變數據類型：允許變量的值發生變化，即如果對變量進行append、+=等這種操作后，只是改變了變量的值，而不會新建一個對象，變量引用的對象的地址也不會變化，不過對於相同的值的不同對象，在內存中則會存在不同的對象，即每個對象都有自己的地址，相當於內存中對於同值的對象保存了多份，這里不存在引用計數，是實實在在的對象。
python對於數據的特殊處理
小整數
Python為了優化速度，避免為整數頻繁申請和銷毀內存空間，使用了小整數對象池。對小整數的定義是 [-5, 256] 這些整數對象是提前建立好的，不會被垃圾回收。在這個范圍內所有的整數都只會被建立一次。
a = 100 b = 100 print(id(a)) print(id(b)) ------------------------- 94125443429088 94125443429088
a = 200 b = 200 print a is b ----------------- True a = 300 b = 300 print a is b ----------------- False
大整數
大整數池： 只存儲包含標准字符（數字、字母、下划線）的字符串，不包含特殊字符的字符串 。
python為了避免創建大整數浪費的內存空間和時間，將創建過的大整數加入大整數池。
python中大整數池，默認大整數池里面為空，每一個py程序都有一個大整數池。使用大整數時如果大整數池里不存在該整數的話，會新建一個大整數對象。下次使用大整數時直接使用大整數池里的對象，而不是創建新的對象
py文件中，每次運行時都會將所有代碼加載到內存中，屬於一個整體，因此處於同一個代碼塊的大整數是同一個對象，所以兩者id是一樣的。
a = '12345' b = '12345' print id(a) print id(b) ----------------------------- 140139908067808 140139908067808 print a is b ----------------------------- True
其他數據類型
如果是其他普通類型對象的新建，python會請求內存，申請內存 。當n1的引用指向其他對象時，原有對象的引用計數會自動減1，沒有被引用的對象會立即回收。