[Python]类型与对象

1. 术语

程序中所存储的所有数据都是对象。每个对象都有一个身份、一个类型和一个值。对象的身份可以看作是指向它在内存中所处位置的指针，变量名就是引用这个具体位置的名称。
对象的类型也称作类别，用于描述对象的内部表示及它支持的方法与操作。创建特定类型的对象时，有时也将该对象称为该类型的实例。实例被创建之后，它的身份和类型就不可改变。如果对象的值是可以修改的，称为可变对象，反之称为不变对象。如果某个对象包含对其他对象的引用，则将其称为容器或集合。
大多数对象拥有大量特有的数据属性和方法。属性就是与对象相关的值。方法就是被调用时将在对象上执行某些操作的函数。使用点"."运算符可以访问属性和方法。
 

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2. 对象的身份与类型

内置函数id()可返回一个对象的身份，返回值为整数。is运算符用于比较两个对象的身份。内置函数type()则返回一个对象的类型。例如：

def compare(a, b):
    if a is b:
        # 同一个对象
    if a == b:
        # 具有相同的值
    if type(a) is type(b):
        # 具有相同类型

对象的类型本身也是一个对象，称为对象的类。所有类型对象都有一个指定的名称，可用于执行类型检查，例如：

if type(s) is list:
    s.append(item)
if type(d) is dict:
    d.update(t)

检查类型的更佳方式是用内置函数isinstance(object, type)，例如：

if isinstance(s, list):
    s.append(item)
if isinstance(d, dict):
    d.update(t)

因为isinstance()函数能够实现继承，因此是检查所有Python对象类型的首选方式。
 

3. 引用计数与垃圾收集

所有对象都有引用计数。无论是给对象分配一个新名称，还是将其放入一个容器，该对象的引用计数就会增加，例如：

a = 37 # 创建值为37的对象
b = a # 增加37的引用计数
c = []
c.append(b) #增加37的引用计数

这个例子创建了一个包含值37的对象，a只是引用这个新创建对象的一个名称，将a赋值给b时，b就成了同一对象的新名称，而且该对象的引用计数会增加。类似地，将b放到一个列表中时，该对象的引用计数将再次增加。
使用del语句或者引用超出作用域时（或者被重新赋值），对象的引用计数就会减少，例如：

del a # 减少37的引用计数
b = 42 #减少37的引用计数
c[0] = 2.0 #减少37的引用计数

使用sys.getrefcount()函数可以获得对象的当前引用计数，例如：

a = 37
import sys
print(sys.getrefcount(a))

多数情况下，引用计数比猜测的要大得多，对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会主动在程序的不同部分共享对象，以便节约内存。
当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。在某些情况下，很多已不再使用的对象间可能存在循环依赖关系，例如：

a = {}
b = {}
a['b'] = b
b['a'] = a
del a
del b

在以上例子中，del语句将会减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而因为每个对象都包含一个对其他对象的引用，所以引用计数不会归零，对象也不会被销毁，从而导致内存泄露。为了解决这个问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
 

4. 引用与复制

在程序进行像a = b这样的赋值时，就会创建一个对b的引用。对于像数字和字符串这样的不可变对象，这种赋值实际上创建了b的一个副本。然而，对于可变对象（如列表和字典）引用行为会完全不同，例如：

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
print(b is a) # True
b[2] = -100
print(a[2]) #-100

因为a和b引用的同一个对象，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。所以必须创建对象的副本而不是新的引用。对于像列表和字典这样的容器对象，可以使用两种复制操作： 浅复制和深复制。浅复制将创建一个新对象，但它包含的是对原始对象中包含的项的引用，例如：

a = [1, 2, [3, 4]]
b = list(a)
print(b is a) #False
b.append(100)
print(b) # [1, 2, [3, 4], 100]
print(a) # [1, 2, [3, 4]]
b[2][0] = -100
print(b) # [1, 2, [-100, 4], 100]
print(a) # [1, 2, [-100, 4]]

深复制将创建一个新对象，并且递归地复制它包含的所有对象。可以使用标准库中的copy.deepcopy()函数完成该工作，例如：

import copy
a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.deepcopy(a)
b[2][0] = -100
print(b) # [1, 2, [-100, 4]]
print(a) # [1, 2, [3, 4]]

5. 表示数据的内置类型

大约有12种数据类型可用于表示程序中用到的大多数数据。如下表所示：

None类型表示一个没有值的对象，在程序中表示为None。如果一个函数没显示返回值，则返回该对象。None常用于可选参数的默认值，以便让函数检测调用者是否为该参数实际传递了值。
Python使用4种数字类型：布尔型、整数、浮点数以及复数。除了布尔值，所有数字对象都是有符号的。所有数字类型都不可变。数字类型拥有大量的属性和方法，可以简化涉及混合算术的运算。为了与有理数兼容，整数使用了属性x.numerator和x.denominator。为了兼容复数，整数或浮点数y拥有属性y.real和y.imag，以及方法y.conjugate()。使用y.as_interger_ratio()可将浮点数y转换为分数形式的一对整数。方法y.is_interger()用于测试浮点数y是否表示整数值。通过方法y.hex()和y.fromhex()可用低级二进制形式使用浮点数。
序列表示索引为非负整数的有序对象集合，包括字符串、列表和元组。所有序列支持的方法如下表：

适用于可变序列的方法如下表：

列表支持的方法如下表：

list(s)可将任意可迭代类型转换为列表。如果s已经是列表，则该函数构造的新列表是s的一个浅复制。
字符串支持的方法如下表：

很多字符串方法都接受可选的start和end参数，其值为整数，用于指定s中起始和结束位置的索引。大多数情况下，这些值可以为负值，表示索引是从字符串结尾处开始计算的。
映射类型表示一个任意对象的集合，而且可以通过另一个几乎是任意键值的集合进行索引。和序列不同，映射对象是无序的，可以通过数字、字符串和其他对象进行索引。映射是可变的。
字典是唯一内置的映射类型，任何不可变对象都可以用作字典键值，如字符串、数字、元组等。字典的方法如下表：

集合是唯一的无序集。与序列不同，集合不提供索引或切片操作。它们和字典也有所区别，即对象不存在相关的键值。放入集合的项目必须是不可变的。集合分为两种类型，set是可变的集合，而frozenset是不可变的集合，这两类集合都是用一对内置函数创建的，例如：

s = set([1, 5, 10, 15])
f = frozenset(['a', 37, 'hello'])

所有集合支持的方法如下表：

可变集合还另外提供了一些方法，如下表：

所有的这些操作都可以直接修改集合s。
 

6. 表示程序结构的内置类型

在Python中，函数、类和模块都可以当做数据操作的对象，如下表：

可调用类型表示支持函数调用操作的对象。具有这种属性的对象有：用户定义的函数，方法、内置函数与方法，可调用的类与实例。
用户定义的函数是指用def语句或lambda运算符在模块级别上创建的可调用对象，它具有以下属性：

方法是在类定义中定义的函数。有3种常见的方法：实例方法、类方法和静态方法。实例方法是操作指定类的实例的方法，实例作为第一个参数传递给方法，根据约定该参数一般称为self。类方法把类本身当作一个对象进行操作，在第一个参数中将类对象传递给类。静态方法就是打包在类中的函数，它不能使用一个实例或类对象作为第一个参数。例如：

f = Foo()
meth = f.instance_method
meth(30)

在以上例子中，meth称为绑定方法。绑定方法是可调用对象，它封装了函数和一个相关实例。调用绑定方法时，实例就会作为第一个参数（self）传递给方法。方法查找也可以出现类本身上，例如：

umeth = Foo.instance_method
umeth(f, 30)

在以下例子中，umeth称为非绑定方法。非绑定方法是封装了方法函数的可调用对象，但需要传递一个正确类型的实例作为第一个参数。如果传递的对象类型错误，就会引发TypeError异常。
为方法对象定义的属性如下表：

类对象和实例也可以当作可调用对象进行操作。类对象使用class语句创建，并作为函数调用，以创建新实例。在这种情况下，将函数的参数传递给类的__init__()方法，以便初始化新创建的实例。如果实例定义了一个特殊方法__call__()，它就能够模拟函数的行为。如果该方法是为某个实例x而定义，使用x(args)语句等同于调用方法x.__call__(args)。
定义类时，类定义通常会生成一个type类型的对象，一个类型对象t的常用属性如下表：

创建一个对象实例时，实例的类型就是定义它的类，例如：

f = Foo()
print(type(f)) # 

下表显示实例拥有的特殊属性：

模块类型是一个容器，可保存使用import语句加载的对象。模块定义了一个使用字典实现的命名空间，比如，m.x=y等价于m.__dic__["x"]=y。模块的可用属性如下：