Python核心编程----Python对象

一、Python对象

所有Python对象都拥有三个特性：

身份：每个对象都有一个唯一的身份标识自己，任何对象的身份可以通过id() 来得到，这个值可以被认为是该对象的内存地址。

类型：对象的类型决定了该对象可以保存什么类型的值。可以使用type()  来查看对象的类型。

值    ：对象表示的数据项。

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使用句点标记法来访问属性。最常用的属性是函数和方法，不过有一些Python类型也有数据属性。

二、标准类型

也称作“基本数据类型”

• 数字（分子类型，其中三个是整型）
• Integer  整型
• Boolean  布尔型
• 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
• Dictinary  字典

三、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

3.1 类型对象和type类型对象

       类型是保存对象的一些固有行为和特性。

>>> type(10)
<type 'int'>

>>> type(type(10))
<type 'type'>

        所有类型对象的类都是type， 它也是所有Python类型的根和所有Python标准类的默认元类。

3.2  None  —— Python的Null对象

             特殊类型Null对象，它只有一个值，就是None。不支持任何运算也没有内建方法。None没有什么有用的属性，它的布尔值总是False。

 布尔值：

空对象、值为零的任何数字或Null对象None的布尔值都是False。比如：0  0.0   0L   ""   []   ()  {}

四、内部类型

• 代码
• 帧
• 跟踪记录
• 切片
• 省略
• Xrange

4.1  代码对象

        代码对象是编译过的Python源代码片段，它是可执行对象。可以通过内建函数compile() 得到代码对象。代码对象可被exec命令或 eval() 内建函数来执行。

        代码对象本身不包含任何执行环境信息，它是用户自定义函数的核心，在被执行时动态获得上下文。事实上代码对象是函数的一个属性，除此之外，函数还有其他属性：函数名、文档字符串、默认参数、全局命名空间等。

4.2   帧对象

        帧对象包含Python解释器在运行时所需要知道的所有信息。它的属性包括指向上一帧的链接，正在被执行的代码对象，本地及全局名称空间字典及当前指令等。每次函数调用产生一个新的帧，每一个帧对象都会相应的创建一个C栈帧。用到帧对象的一个地方是跟踪记录对象。

4.3  跟踪记录对象

         当代码出错，Python会引发一个异常。若异常未被捕获和处理，解释器就会推出脚本，并打印诊断信息。当异常发生时，一个包含针对异常的栈跟踪信息的跟踪记录对象被创建。若异常有自己的处理程序，处理程序就会访问这个跟踪记录对象。

4.4   切片对象

        当使用Python扩展的切片语法时，就会创建切片对象。切片对象也可以由内建函数 slice() 来生成。

        

>>> str = 'abcde'

>>> str[::-1]
'edcba'

>>> str[::-2]
'eca'

>>> l = [123, 456, 'asdf', 'qwer']

>>> l[::-1]
['qwer', 'asdf', 456, 123]

4.5  省略对象

         用于扩展切片语法中，起记号作用。这个对象在切片语法中表示省略号。类似Null对象None，省略对象有一个唯一的名字Ellipsis ，它的布尔值始终为True。

4.6   Xrange对象

        调用内建函数xrange()  会生成一个Xrange对象，用于需要节省内存使用或range()  无法完成的超大数据集场合。

五、标准类型操作符

5.1  对象值的比较

          比较操作符用来判断同类型对象是否相等，所有的内建类型均支持比较运算，比较运算返回值是布尔值。

5.2   对象身份比较

         Python提供了 is  和  is not  操作符来测试两个变量是否指向同一个对象。

         

>>> l is str
False

>>> k = l

>>> l is k
True

>>> id(l)
139848006103408

>>> id(k)
139848006103408

Python中整型和字符串对象是不可变对象。

>>> a = 1

>>> id(a)
9105752

>>> b = 1

>>> id(b)
9105752

>>> c = 1.0

>>> id(c)
13506488

>>> d = 1.0

>>> id(d)
11071344

Python仅缓存简单整型，缓存的整型范围是（-5， 256） Python 2.7.11

5.3  布尔类型

          布尔逻辑操作符 and  or   not 都是Python关键字。not  拥有最高优先级，只比所有比较操作符低一级，and 低于 not  ， or 低于 and。

六、标准类型内建函数

6.1 type()

        type() 接受一个对象作为参数，并返回它的类型。它的返回值是一个类型对象。

>>> type(10)
<type 'int'>

>>> type(type(10))
<type 'type'>

6.2  cmp()

        cmp()用于比较两个对象。如果obj1 小于 obj2， 则返回一个负整型，反之则返回一个正整型， 若相等则返回0.

>>> a, b = 4, 12

>>> cmp(a,b)
-1

>>> cmp(b,a)
1

>>> b = 4

>>> cmp(a,b)
0

>>> a, b = 'abc', 'xyz'

>>> cmp(a,b)
-1

>>> cmp(b,a)
1

>>> b = 'abc'

>>> cmp(a,b)
0

6.3  str()和 repr()（以及 ` `  `操作符）

       str() 和 repr()或 反引号操作符可以方便地以字符串的方式获取对象的内容、类型、数值属性等信息。str()获得的字符串可读性好，而repr()获得的字符串通常可用于重新获得该对象，例如 obj == eval(repr(obj)) 这个等式是成立的。

>>> str(1)
'1'

>>> str(2e10)
'20000000000.0'

>>> repr([1, 2, 3, 4, 5])
'[1, 2, 3, 4, 5]'

>>> `[1, 2, 3, 4, 5]`
'[1, 2, 3, 4, 5]'

并不是所有repr()返回的字符串能够用 eval() 内建函数得到原来的对象。

6.4  type() 和 isinstance()

        

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

def displayNumType(num):
    print num, 'is',
    if isinstance(num, (int, long, float, complex)):
        print 'a number of type:', type(num).__name__
    else:
        print 'not a number at all!!!'


displayNumType(-69)
displayNumType(99999999999999999999)
displayNumType(98.6)
displayNumType(-5.2+1.8j)
displayNumType('xxx')

输出

-69 is a number of type: int
99999999999999999999 is a number of type: long
98.6 is a number of type: float
(-5.2+1.8j) is a number of type: complex
xxx is not a number at all!!!

例子进阶：

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-


def displayNumType(num):
    print num, 'is',
    if type(num) == type(0):
        print 'an integer'
    elif type(num) == type(0L):
        print 'a long'
    elif type(num) == type(0.0):
        print 'a float'
    elif type(num) == type(0+0j):
        print 'a complex number'
    else:
        print 'not a number at all!!!'


displayNumType(-69)
displayNumType(99999999999999999999)
displayNumType(98.6)
displayNumType(-5.2+1.8j)
displayNumType('xxx')

这里我们看到代码中，调用了两次type(). 利用types模块，我们可以将检测到的类型与一个已知类型进行比较，从而减少函数调用次数，提高代码的性能。

>>> import types

>>> types.IntType
<type 'int'>

对象值比较VS对象身份比较

        在运行事情，只有一个类型对象来表示整型类型，也就是说，type(0),type(10),都是同一个对象<type 'int'>。既然他们是同一个对象，我们就可以用对象身份比较来替代对象值比较。如果对象是不同的，那意味着原来的变量一定是不同类型的。我们就没必要去检查（值）了。        

>>> if type(num) is types.IntType 

减少查询次数

    

>>> if type(num) is IntType 

isinstance()是个布尔函数，接受一个或多个对象作为参数，由于类型和类现在都是一回事，int 现在既是一个类型，又是一个类。我们可以使用isinstance()函数来让if 语句更方便。

if    isinstance(num,  int)....

所以脚本最终使用了 isinstance()函数，而且接受一个类型对象的元组作为参数，这样我们就不必写大量的 if-elif-else了。

七、类型工厂函数

                 Python2.2 统一了类型和类，原来的所谓内建转换函数 int()  type()   list() 等现在成了工厂函数，实际上它们是类，调用时，实际上是生成了该类型的一个实例。

八、标准类型的分类

8.1  存储模型

            根据这种类型的对象能保存多少个对象，将其分为原子（标量）存储 和 容器存储。所有的Python容器对象都能容纳不同类型的对象。

 类型分类

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）
容器类型	列表、元组、字典

8.2  更新模型

            

按更新模型的类型分类

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

>>> x = 'a'

>>> id(x)
140622681425080

>>> x = 'b'

>>> id(x)
140622681425120

>>> i = 1

>>> id(i)
38740312

>>> i += 1

>>> id(i)
38740288

>>> l = [1, 2, 3, 4]

>>> id(l)
140622476628624

>>> l[0] = 10

>>> id(l)
140622476628624

8.3  访问模型

            根据访问我们存储的数据的方式对数据类型进行分类。访问模型中有三种访问方式：直接存取、顺序和映射。

            对于非容器类型可以直接访问，所有的数值类型归到这类里。

            序列类型是指容器内的元素从0开始的索引顺序访问。字符串、列表和元组归到这类里。

            映射类型类似于序列类型。但是它的索引并不适用顺序的数字偏移量取值，它的元素无序存放，通过唯一的键来访问。

访问模型来分类

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

标准类型分类

数据类型	存储模型	更新模型	访问模型
数字	标量	不可更改	直接访问
字符串	标量	不可更改	顺序访问
列表	容器	可更改	顺序访问
元组	容器	不可更改	顺序访问
字典	容器	可更改	映射访问