在C语言中，语句x = x + 1将更改为x分配的同一内存中的内容。但是在Python中，由于变量可以具有不同的类型，所以=左侧和右侧的x可以具有不同的类型，这意味着它们可以引用不同的内存。如果是这样，在x将其引用从旧内存更改为新内存之后，可以通过垃圾回收机制回收旧内存。如果是这样，以下代码可能会多次触发垃圾回收过程，因此效率非常低：
for i in range(1000000000)
i=i+1
我的猜测正确吗？
更新：
我需要更正代码中的错字，以使问题更清楚：
x=0
for i in range(1000000000)
x=x+1
@SvenMarnach，您的意思是如果未激活垃圾回收，则整数0、1、2，...，999999999（x曾经被称为标签）都存在于内存中？
参考方案
id可用于跟踪对象的内存“分配”。应该谨慎使用它，但是在这里我认为它很有启发性。 id有点像c指针-也就是说，有些与对象在内存中的“位置”有何关系。
In [18]: for i in range(0,1000,100):
...: print(i,id(i))
...: i = i+1
...: print(i,id(i))
...:
0 10914464
1 10914496
100 10917664
101 10917696
200 10920864
201 10920896
300 140186080959760
301 140185597404720
400 140186080959760
401 140185597404720
...
900 140186080959760
901 140185597404720
In [19]: id(1)
Out[19]: 10914496
小整数（<256）被缓存-即整数1，一旦创建就被“重用”。
In [20]: id(202)
Out[20]: 10920928 # same id as in the loop
In [21]: id(302)
Out[21]: 140185451618128 # different id
In [22]: id(901)
Out[22]: 140185597404208
In [23]: id(i)
Out[23]: 140185597404720 # = 901, but different id
在此循环中，前几次迭代创建或重用小整数。但是似乎在创建更大的整数时会“重用”内存。它可能不是完整的垃圾回收，但是对代码进行了某种优化，以避免不必要的内存使用。
通常，由于Python程序员不关注这些细节。编写干净可靠的Python代码。在此示例中，在循环中修改迭代变量是一种不好的做法（即使只是示例）。
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