动态型别 (dynamic typing) 是 Python 另一个重要的核心概念。我们之前说过，Python 的变数 (variable) 不需要宣告，而在赋值时，变数可以重新赋值为任意值。这些都与动态型别的概念相关。
动态型别
在我们接触的物件中，有一类特殊的物件，是用于储存资料的。常见的该类物件包括各种数字，字串，表，词典。在 C 语言中，我们称这样一些资料结构为变数。而在 Python 中，这些是物件。
物件是储存在内存中的实体。但我们并不能直接接触到该物件。我们在程式中写的物件名，只是指向这一物件的引用 (reference) 。
引用和物件分离，是动态型别的核心。引用可以随时指向一个新的物件：
a = 3
a = ‘at’
第一个语句中，3 是储存在内存中的一个整数物件。通过赋值，引用 a 指向物件 3 。
第二个语句中，内存中建立物件 ‘at’，是一个字串 (string) 。引用 a 指向了’at’ 。此时，物件 3 不再有引用指向它。 Python 会自动将没有引用指向的物件销毁 (destruct)，释放相应内存。
(对于小的整数和短字串，Python 会 WordPress 加速缓存这些物件，而不是频繁的建立和销毁。)
a = 5
b = a
a = a + 2
再看这个例子。通过前两个句子，我们让 a,b 指向同一个整数物件 5(b = a 的含义是让引用 b 指向引用 a 所指的那一个物件) 。但第三个句子实际上对引用 a 重新赋值，让 a 指向一个新的物件 7 。此时 a,b 分别指向不同的物件。我们看到，即使是多个引用指向同一个物件，如果一个引用值发生变化，那么实际上是让这个引用指向一个新的引用，并不影响其他的引用的指向。从效果上看，就是各个引用各自独立，互不影响。
其它资料物件也是如此:
L1 = [1,2,3]
L2 = L1
L1 = 1
但注意以下情况
L1 = [1,2,3]
L2 = L1
L1[0] = 10
print L2
在该情况下，我们不再对 L1 这一引用赋值，而是对 L1 所指向的表的元素赋值。结果是，L2 也同时发生变化。
原因何在呢？因为 L1，L2 的指向没有发生变化，依然指向那个表。表实际上是包含了多个引用的物件（每个引用是一个元素，比如 L1[0]，L1[1]…, 每个引用指向一个物件，比如 1,2,3), 。而 L1[0] = 10 这一赋值操作，并不是改变 L1 的指向，而是对 L1[0], 也就是表物件的一部份 (一个元素)，进行操作，所以所有指向该物件的引用都受到影响。
（与之形成对比的是，我们之前的赋值操作都没有对物件自身发生作用，只是改变引用指向。）
列表可以通过引用其元素，改变物件自身 (in-place change) 。这种物件型别，称为可变资料物件 (mutable object)，词典也是这样的资料型别。
而像之前的数字和字串，不能改变物件本身，只能改变引用的指向，称为不可变资料物件 (immutable object) 。
我们之前学的元组 (tuple)，尽管可以呼叫引用元素，但不可以赋值，因此不能改变物件自身，所以也算是 immutable object.
从动态型别看函式的引数传递
函式的引数传递，本质上传递的是引用。比如说：
def f(x):
x = 100
print x
a = 1
f(a)
print a
引数 x 是一个新的引用，指向 a 所指的物件。如果引数是不可变 (immutable) 的物件，a 和 x 引用之间相互独立。对引数 x 的操作不会影响引用 a 。这样的传递类似于 C 语言中的值传递。
如果传递的是可变 (mutable) 的物件，那么改变函式引数，有可能改变原物件。所有指向原物件的引用都会受影响，程式设计的时候要对此问题留心。比如说：
def f(x):
x[0] = 100
print x
a = [1,2,3]
f(a)
print a
动态型别是 Python 的核心机制之一。可以在应用中慢慢熟悉。
总结
引用和物件的分离，物件是内存中储存资料的实体，引用指向物件。
可变物件，不可变物件
函式值传递
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei