python小白，问一个关于可变类型和不可变类型底层的问题

Question

第一段代码：

a = "hello"   #定义一个字符串的变量
print(id(a))  #第一次的地址
print(a)      #a = hello
a = a.upper() # 单纯的a.upper() 执行过后，无法存储到a本身，必须得重新赋值给a  换句话说，a在被upper之后，重新指向了一个新的地址
print(id(a))  #第二次的地址
print(a)

第一段代码执行结果：

第二段代码：

b = [11,22,33,44,55]  #定义一个列表的变量
print(id(b))          #第一次的地址
print(b)              #b = [11,22,33,44,55]
b.append(99)          #单纯的b.append()执行过后，不需要存储到b，因为b已经被更改
print(id(b))          #检查第一次的地址
print(b)              #发现在第一次地址当中，b已经改变
#b = b.append(99)     #如果将修改b这个行为赋值到b
#print(id(b))         #检查地址，发现已经变更
#print(b)             #检查b的值，发现已经变更。b的值为none   因为b.append(99)本身的返回值为none
#[***列表为可修改变量，因此修改完之后，地址跟原来的一样。反而是如果像修改字符串那样重新赋值，变得不可行。原因在于append语句本身并不返回值。***]
#字符串赋值之后放在内存一个地址，这个地址上面的字符串是无法更改的，只能重新做一个新的字符串，然后改变变量的指向位置。
#而列表赋值之后存在一个内存的地址，这个列表里面的值是可以直接修改的。不需要重新做一个新的列表，然后改变变量的指向位置。

第二段代码执行结果：

在学python的过程当中被告知，字符串是属于不可变类型，列表属于可变类型。也就是说，如果我要改字符串，我其实是重新做了一个新的字符串，放在内存的新的地址中，原来的地方那个字符串还是原来的老样子。如第一段代码所示。
而列表不一样，列表可以在原来的内存地址上直接修改。如第二段代码所示。
我的问题：
可变类型和不可变类型的根本区别在哪里？为什么会出现这种区别？为什么第一段代码里，a要想改变，必须改变地址，第二段代码里b可以不变地址的情况下直接修改列表的值。这里面的底层逻辑是什么？我猜想，是不是意味着列表这个东西本身，也其实是某一个一堆值得集合体，它仅仅只是反映了一个集合体本身，把一堆值指向了这一个地方而已，所以才是可以修改的？不知道我表达有没有清楚。
我只是对这个东西很好奇，也就是说，追根究底列表到底是个什么东西，为什么他是可以直接改的？而字符串没法改。往再底层深入之后，他们俩到底是啥？

Answer 1

其实对象可变不可变, 对py, 都是内部实现的问题, 如果我修改相应的方法, 将其写回到本身, 这样也能模仿出可变的现象, 就小小类似tuple和list的关系,
既然想了解底层, 那就直接看源码吧:
这是字符串的upper()

static PyObject *
string_upper(PyStringObject *self)
{
    char *s;
    Py_ssize_t i, n = PyString_GET_SIZE(self); # 取出字符串对象中字符串的长度
    PyObject *newobj;

    newobj = PyString_FromStringAndSize(NULL, n); # 可以理解成申请内存空间
    if (!newobj)
        return NULL;

    s = PyString_AS_STRING(newobj);  # 从newobj对象取出具体字符串指针

    Py_MEMCPY(s, PyString_AS_STRING(self), n); # 拷贝旧的字符串

    for (i = 0; i < n; i++) {
        int c = Py_CHARMASK(s[i]);
        if (islower(c))
            s[i] = _toupper(c);   # 修改对应指针位置上的内容
    }

    return newobj;  # 返回新字符串对象 (区分字符串对象和里面字符串的指针)
}

这是列表的append

int
PyList_Append(PyObject *op, PyObject *newitem)
{
    if (PyList_Check(op) && (newitem != NULL))
        return app1((PyListObject *)op, newitem);
    PyErr_BadInternalCall();
    return -1;
}

static int
app1(PyListObject *self, PyObject *v)
{
    Py_ssize_t n = PyList_GET_SIZE(self);

    assert (v != NULL);
    if (n == PY_SSIZE_T_MAX) {
        PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
            "cannot add more objects to list");
        return -1;
    }

    if (list_resize(self, n+1) == -1)
        return -1;

    Py_INCREF(v);
    PyList_SET_ITEM(self, n, v);   # 因为列表是头和和成员分开的, 所以直接将新成员追加在原来的成员数组后面, 长度变化通过resize实现
    return 0;
}

Answer 2

python字符串有cache的，如果两个相同的字符串在不同的变量a,b，他们的id(a), id(b)是一样的．
但如果当a, b的引用为０是，就会自动销毁对象．

楼主的例子：　

a = a.upper()

a的变量内容已经变化，不一样了，旧的内容没有了引用，垃圾回收销毁对象．
b是列表，是可变的，可以再申请内存．同时，b有内容引用，不会被销毁．

Answer 3

往再底层深入，就去看python的C源码呗~

可不可变，是python语言规定的。

不可变类型 没有提供修改对象自身的方法，而 可变类型 提供了这些方法。就这些差别，没啥神秘的。

Answer 4

从硬件角度说，提供给用户的接口是按照规定设定好的，操作内存就是固定的方式，不存在可变和不可变。
往上，就是操作系统层，对硬件api进行了大量的封装，使用户操作变得丰富，对于python解释器是使用c语言编写的，使用python时只是使用了python的语用，编写代码，然后交给解释器去执行.在上面的前提下，来解释当前问题，python的可变和不可变是python创建者规定的，实现这些规定的方式可能就是调用了不同的底层api,或者是不同底层api相互组合来实现的。将这些规定以python语用的形式提供给用户使用，最后还是编译成0,1去让计算机执行。对于用户来说，可变和不可变对象是语言提供的一个特性，可以完成一些功能，但是对于计算机其实是没区别的。