在python对象分类中已经 介绍了python不可变对象，下面将列举实例，详细分析：
不可变类型（数字，字符串，元组，不可变集合）：不支持原处修改。
引用
>>> a=345 >>> b=a >>> a is b True >>>
在python一切皆是对象，而对象是通过引用传递的。在赋值时，不管这个对象是新创建的，还是一个已经存在的，都是将该对象的引用赋值给变量。故这里a实际上和b是同一个对象，a is b为true！
数字类型（以int型为例）
一般，尝试修改数字对象，实际上是新建一个数字对象，如下所示。
#新建数字对象1000 >>> id(1000) 53060472L #新建数字对象1000 >>> y = 1000 >>> id(y) 53060328L #尝试操作修改数字对象，实际上生成新的数字对象 >>> y = y + 1 >>> y >>> id(y) 53058744L
（1）但有一个特例，对于小整数[-5, 256]。考虑到小整数可能频繁使用，出于性能考虑，Python使用小整数对象缓冲池small_ints缓存了[-5，257）之间的整数，该范围内的整数在Python系统中是共享的。小整数对象在py启动过程中初始化，这些个小整数对象的ob_refcnt不会改变且永远>0,所以在vm运行过程中不会被销毁，所以起到了缓冲的作用。
（2）对于超出了[-5, 257)之间的其他整数，Python同样提供了专门的缓冲池（通用整数对象的缓冲池），供这些所谓的大整数使用，避免每次使用的时候都要不断的malloc分配内存带来的效率损耗。通过free-list，管理空闲空间。
（3）Python中的int对象就是c语言中long类型数值的扩展。
（4）整数对象回收时，内存并不会归还给系统，而是将其对象的ob_type指向free_list，供新创建的对象使用。
字符串类型
比如对于不可变对象str，进行操作：
>>> a = 'abc'
>>> id(a)
52053576L
#引用新生成的对象
>>> b = a.replace('a','A')
>>> id(b)
47950704L
>>> id(a)
52053576L
>>> b
'Abc'
要始终牢记的是，a是变量，而'abc'才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是'abc'，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'。
tuple(元组)
当你定义一个tuple时，在定义的时候，tuple的元素就必须被确定下来。
最后来看一个“可变的”tuple：
>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t
('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> hash(t)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#179>", line 1, in <module>
hash(t)
TypeError: unhashable type: 'list'
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])
表面上看，tuple的元素确实变了，但其实变的不是tuple的元素，而是list的元素。tuple一开始指向的list并没有改成别的list，所以，tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！
理解了“指向不变”后，要创建一个内容也不变的tuple怎么做？那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。
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