Python 对象

Python 核心编程[第四章]

0x00 Python 对象

Python 使用对象模型来存储数据，构造任何类型的值都是一个对象。(万物皆对象)

所有的 Python 对象都拥有三个特征：身份、类型、值。

• 身份：每个 Python 对象都有一个唯一的身份标识自己，任何对象的身份可以使用 id() 来得到。
• 类型：类型决定了 Python 对象可以保存什么类型的值，可以进行什么操作，需要遵守什么规则。使用 type() 查看 Python 对象的类型。因为 Python 中"类型"也是对象，所以 type()返回的对象不是单纯的字符串。
• 值：对象表示的数据项。

上面三个特性在对象创建时就被赋值，除了值以外其他两个特征都是只读的。对于新式类型和类，对象的类型也是可以改变的。如果对象支持更新操作，那么它的值就可以改变，否则它的值也是可读的。只要一个对象还没有被销毁，这些特性就一直存在。

• 对象属性
  某些 Python 对象有属性、值或相关联的可执行代码，比如方法，Python 用(.)标记法访问属性。属性包括响应对象的名字等，最常见的属性是函数和方法，不过有一些 Python 类型也有数据属性。含有数据属性的对象有：类、类实例、模块、复数和文件等。

0x01标准类型

基本数据类型

• 数字
• Integer 整型
• Boolean 布尔
• Long integer 长整型
• Floating point real number 浮点型
• Complex number 复数型
• String 字符串
• List 列表
• Tuple 元组
• Dictionary 字典

0x02其他内建类型

• 类型
• Null 对象(None)
• 文件
• 集合 / 固定集合
• 函数 / 方法
• 模块
• 类

1.类型对象和 type 类型对象

• 所有类型对象的类型都是 type ，它也是所有 Python 类型的根和所有 Python 标准类的默认元类。类就是类型，实例是对应类型的对象。

2.None Python 的 Null 对象

NoneType 类型只有一个值，那就是 None ，它不支持任何运算也没有任何内建方法，None 没有什么有用的属性，它的布尔值总是 False。

布尔值为 False 的对象
None
False
所有的值为零的数
0
0.0
0L
0.0+0.0j
“”
[]
()
{}
除了上述其他任何对象的布尔值都是 True

0x03内部类型

1.代码对象

2.帧对象

3.跟踪记录对象

4.切片对象

5.省略对象

6.XRange 对象

0x04标准类型操作符

1.对象值的比较

• < > <= >= == !=

• 多个比较操作可以在同一行上进行

  # 例：
  print(4 > 5 > 6)
  

2.对象身份比较

a is b <=> id(a) == id(b)
# 如果是同一个对象则返回 True 
a is not b <=> id(a) != id(b)
# 如果不是一个对象则返回 False

在字符串(长度比较短的可以)和整型[-1,100] (这个返回会改变)会存在缓存机制，即两次将同一个值如 1 赋值给不同变量会造成 id 相同的假象，不过这个过程确实创建了新对象，如果这个值为 1.0 则同时赋值给两个变量不会出现这种情况。

3.布尔类型

• (and) (or) (not) <=> C (&&) (||) (!)

0x05标准类型内建函数

• repr：返回一个字符串，即将参数两边加引号后返回
• str：转换为字符串类型
• type：返回相应的 type 对象
  -

0x06类型工厂函数

所有得内建类型现在也都是类，原来的内建转换函数 int()、type()、list() 等，现在都成了工厂函数。虽说它们像函数，实质上它们是类。当你调用它们时，实际上时生成了一个类型的实例。

• 工厂函数
  • 之前是内建函数的工厂函数
    • int()
    • long()
    • float()
    • complex()
    • str()
    • unicode()
    • basestring()
    • list()
    • tuple()
    • type()
  • 其他工厂函数
    • dict()
    • bool()
    • set()
    • frozenset()
    • object()
    • classmethod()
    • staticmethod()
    • super()
    • property()
    • file()

0x07标准类型的分类

“基本内建数据对象原始类型”

• 基本：指的是 Python 提供的核心或标准类型
• 内建：Python 默认提供类型
• 数据：存储数据的类型
• 对象：数据和存储的默认抽象
• 原始：提供最底层的粒度数据存储的类型
• 类型：数据类型的类型

通过三种不同模型理解基本类型的分类

1.存储模型(一种类型的分类方式)

• 通过查看这种类型能保存多少对象进行分类

• 原子 / 标量存储：能保存单个字面对象的类型

• 容器存储：可以容纳多个对象的类型(所有 Python 容器对象都能给容纳不同对象)

  分类	Python 类型
  标量 / 原子类型	数值(所有的数值类型)，字符串(全部是文字)
  容量类型	列表、元组、字典

2.更新模型

• 通过类型可不可以更新分类

  分类	Python 类型
  可变类型	列表、字典
  不可变类型	数字、字符串、元组

3.访问模型

• 根据对存储数据的访问方式对数据类型进行分类
• 直接存取
• 顺序存取(序列类型)
• 映射存取

  分类	Python 类型
  直接访问	数字
  顺序访问	字符串、列表、元组
  映射访问	字典

0x08不支持的类型

1.char 或 byte

Python 没有 char 或 byte 类型来保存单一字符或 8 位整数，可以用长度为 1 的字符串表示字符或 8 位整数。

2.指针

Python 替你进行内存管理，因此没必要访问指针。在 Python 中你可以使用 id() 函数得到一个对象的身份，这是最接近指针的地址。

3.int vs short vs long

Python 的普通整形相当于标准整型类型，不需要类似 C 语言中的 int、short、long 这三种整型类型。Python 的整型实现等同于 C 语言的长整型，即便超出整型的表达范围，Python 也会自动返回一个长整型给你而不会报错。

4.float vs double

Python 的浮点类型实际上是 C 语言的双精度浮点类型。Python 认位支持两种浮点类型好处和开销不成正比，所以不支持单精度。Python 还有一种十进制浮点型类型 Decimal，不过你必须导入 decimal 模块才可以使用它，浮点型总是不精确的。Decimals则拥有任意的精度。