要点

赋值把名字绑定到对象，两个名字可以指向同一个列表。不可变值的重新绑定与可变对象的原地修改需要分开理解。

1. 变量：贴在对象上的标签

Python 变量没有类型，对象才有。赋值是把名字绑定到对象：

x = 42        # 名字 x 指向 int 对象 42
x = "hello"   # 现在 x 指向 str 对象 —— 完全合法

与 Go/Java 的区别：int x = 42 把盒子填成整数，之后只能装整数；而 Python 的 x 只是一个可反复改贴的标签。

a = [1, 2, 3]
b = a          # b 与 a 指向同一个列表
b.append(4)
print(a)       # [1, 2, 3, 4] —— 同一对象被两个名字观察

⚠️ 这是 Python 新手第一大陷阱：赋值复制的是引用。需要独立副本时用 b = a.copy() 或 b = list(a)。

动态类型的代价是错误晚发现，所以现代 Python 靠类型注解找回编译期体验（见第 4 节）。

2. 六种常见基础类型

不可变（immutable） 意味着任何”修改”操作都返回新对象：

s = "python"
s.upper()        # 返回 'PYTHON'，s 本身不变
s = s.upper()    # 必须重新绑定才"改变" s

print(10 / 3)    # 3.3333333333333335 真除法，永远得 float
print(10 // 3)   # 3 整除
print(10 % 3)    # 1 取余
print(2 ** 100)  # 1267650600228229401496703205376 大整数无上限

浮点精度是 IEEE 754 的固有行为：0.1 + 0.2 == 0.3 结果为 False。金额计算用 decimal.Decimal，科学计算用 float。

3. f-string：现代格式化的唯一答案

Python 3.12 起 f-string 支持嵌套引号与多行表达式，日常输出仍是首选的字符串插值方案：

name, price, qty = "机械键盘", 399.5, 2

1. 基本插值：{表达式}
print(f"{name} 单价 {price} 元")

1. 表达式直接计算
print(f"合计 {price * qty:.2f} 元")       # 合计 799.00 元

1. 对齐与填充：{值:填充符 对齐 宽度}
print(f"|{name:<10}|")      # 左对齐，宽 10
print(f"|{price:>10.1f}|")  # 右对齐，宽 10，保留 1 位小数
print(f"|{name:*^10}|")     # 居中，* 填充

1. 调试三件套：= 语法输出表达式本身
print(f"{price=}, {qty=}")  # price=399.5, qty=2

1. 千分位与百分号
print(f"{1234567:,}")     # 1,234,567
print(f"{0.856:.1%}")     # 85.6%

多行 f-string 与嵌套引号（3.12 新能力）：

data = {"user": {"name": "ada"}}
print(f"用户名: {data["user"]["name"]}")  # 3.12 起允许内部再用双引号

3.14 新增 t-string（PEP 750）：t"..." 语法与 f-string 同形，但返回的不是 str，而是可延迟处理的模板对象——渲染交给库决定，适合 HTML 转义、SQL 参数化等防注入场景：

title = "<script>攻击</script>"
template = t"<h1>{title}</h1>"   # 模板对象，不会立即拼接
1. 由渲染库（如 html 支持库）决定如何转义 title 后再输出

入门阶段记住”f-string 直接出字符串、t-string 出模板对象”即可，详见字符串格式化字典。

旧写法 % 与 str.format() 只需能读懂，新代码一律 f-string（需要防注入的模板渲染交给 t-string 生态）。

4. 类型注解：给动态类型上保险

注解不影响运行时，但编辑器、mypy/pyright、FastAPI 都依赖它：

# 变量注解（多在复杂初始化处使用）
count: int = 0
tags: list[str] = []
config: dict[str, str] = {}

1. 函数注解是刚需
def repeat(text: str, times: int = 2) -> str:
    return text * times

1. 可能为空 → 管道联合类型（3.10+ 标准写法）
def find_user(uid: int) -> str | None:
    ...

类型演进对照（旧代码里会遇到，新代码用右列）：

💡 注解是”承诺”而非”强制”：def f(x: int) 传字符串不会在运行时报错，需靠 uvx mypy . 或 Pylance 静态检查兜底。

5. 类型转换与真值判断

int("42"), float("3.5"), str(99), bool("")   # 显式转换
int("4A")          # ValueError —— 转换失败抛异常而非返回垃圾值

1. 真值测试：以下都为 False
falsy = [0, 0.0, "", [], {}, set(), None, False]

习惯写法是利用真值语义，而不是与空值硬比较：

items: list[str] = []
if items:            # 推荐：非空列表即真
    print("有数据")

name: str | None = None
if name:             # 同时排除 None 和 ""
    print(name.strip())

最佳实践

类型注解描述预期契约，运行时仍可收到不符合约定的值。判断“缺失”用 is None，判断“为空”可用相应长度或真值；0、空串与 None 不能因都为假就无条件视为同一业务情况。

浮点近似比较要设置符合场景的相对或绝对容差，精确可表示值与特定协议也可能需要精确比较。f-string、format 和日志的延迟格式化各有用途，不必统一禁用。练习分别输入 None、0 和空串，确认不会误用默认值。

常见问题

Q1: 为什么 b = a 之后改 b，a 也变了？

A: a、b 是同一对象的两个标签（第 1 节）。可变对象（list/dict/set）共享引用；int/str 等不可变对象”看似复制”是因为修改只能产生新对象。

Q2: 注解错了运行时为什么没报错？

A: 注解默认只存进 __annotations__，解释器不校验。运行时强校验交给 Pydantic（见 typing 注解全表）。

练习与实践

正文验证：绑定、不可变值与格式化

下面程序是本页关键对象模型与 f-string 规则的独立版本。验证脚本会直接提取这个 Markdown 代码块，用隔离的 Python 容器执行；它不覆盖类型检查器、第三方库或本页其他示例。

a = [1]
b = a
b.append(2)
assert a == [1, 2]

b = [9]
assert a == [1, 2] and b == [9]

name, price, qty = 'keyboard', 399.5, 2
assert f'{price * qty:.2f}' == '799.00'
assert f'{name:*>10}' == '**keyboard'
assert 0.1 + 0.2 != 0.3
print('python-bindings: alias, rebinding, f-string, float')

练习一：类型观察

1. 在 REPL 中依次执行 type(1)、type(True)、isinstance(True, int)，解释输出
2. 构造 a = [1, 2]，用三种方式创建独立副本并逐一验证

练习二：格式化报告

1. 给定 items = [("键盘", 399.5, 2), ("鼠标", 129, 5)]
2. 用 f-string 输出右对齐的三列表格，金额保留两位、千分位
3. 合计行用 = 调试语法打印各变量

评估标准：输出形如 | 键盘 | 399.50 | 2 |，且 uvx mypy 对练习代码零报错。

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