时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:27人阅读
如非特别说明,下文均基于
Python3
Python
哲学:
Python中一切皆对象
对象是Python
对数据的抽象。Python
程序中所有的数据都是对象或对象之间的关系表示的。(在某种意义上,为顺应冯·诺依曼“存储式计算机”的模型,Python
中的代码也是对象。)
Python
中每一个对象都有一个身份标识,一个值以及一个类型。对象创建后,其身份标识绝对不会改变;可以把身份标识当做对象在内存中的地址。is
操作符比较两个对象的身份标识;id()
函数返回表示对象身份标识的整数。
CPython实现细节: 在CPython
解释器的实现中,id(x)
函数返回存储x
的内存地址
对象的类型决定了对象支持的操作(例如,对象有长度么?),同时也决定了该类型对象可能的值。type()
函数返回对象的类型(这个类型本身也是一个对象)。与其身份标识一样,对象的类型也是不可改变的[1]。
一些对象的值可以改变。可改变值的对象也称作可变的(mutable);一旦创建,值恒定的对象也叫做 不可变的(immutable)。(当不可变容器对象中包含对可变对象的引用时,可变对象值改变时,这个不可变容器对象值也被改变了;然而,不可变容器对象仍被认为是不可变的,因为对象包含的值集合确实是不可改变的。因此,不可变性不是严格等同于拥有不可变的值,它很微妙。) (译注:首先不可变容器对象的值是一个集合,集合中包含了对其他对象的引用;那么这些引用可以看做地址,即使地址指向的内容改变了,集合中的地址本身是没有改变的。所以不可变容器对象还是不可变对象。) 对象的可变性取决于其类型;例如,数字,字符串和元组是不可变的,但字典和列表是可变的。
对象从不显式销毁;当对象不可达时会被垃圾回收(译注:对象没有引用了)。一种解释器实现允许垃圾回收延时或者直接忽略——这取决于垃圾回收是如何实现的,只要没有可达对象被回收。
CPython实现细节: CPython
解释器实现使用引用计数模式延时探测循环链接垃圾,这种方式可回收大多数不可达对象,但并不能保证循环引用的垃圾被回收。查看gc
模块的文档了解控制循环垃圾回收的更多信息。其他解释器实现与CPython
不同,CPython
实现将来也许会改变。因此不能依赖垃圾回收器来回收不可达对象(因此应该总是显式关闭文件对象。)。
需要注意,使用工具的调试跟踪功能可能会导致应该被回收的对象一直存活,使用try
...
except
语句捕获异常也可以保持对象的存活。
一些对象引用了如文件或者窗口的外部资源。不言而喻持有资源的对象被垃圾回收后,资源也会被释放,但因为没有机制保证垃圾回收一定会发生,这些资源持有对象也提供了显式释放外部资源的方式,通常使用close()
方法。强烈推荐在程序中显式释放资源。try
...
finally
语句和with
语句为释放资源提供了便利。
一些对象包含对其他对象的引用,这些对象被称作 容器。元组,列表和字典都是容器。引用的容器值的一部分。大多数情况下,谈论容器的值时,我们暗指容器包含的对象值集合,而不是对象的身份标识集合;然而,谈论容器的可变性时,我们暗指容器包含的对象的身份标识。因此,如果不可变对象(如元组)包含对可变对象的引用,可变对象改变时,其值也改变了。
类型影响对象的绝大多数行为。在某些情况下甚至对象的身份标识的重要性也受到影响:对于不可变类型,计算新值的操作实际上可能会返回已存在的,值和类型一样的对象的引用,然而对于可变对象来说这是不可能的。例如,语句a = 1; b = 1
执行之后,a
和b
可能会也可能不会引用具有相同值得同一个对象,这取决于解释器实现。但是语句c = []; d = []
执行之后,可以保证c
和d
会指向不同的,唯一的新创建的空列表。(注意 c = d = []
分配相同的对象给c
和d
)
Note: 以上翻译自 《The Python Language References#Data model# Objects, values, types》 3.6.1版本。
官方文档已经对Python
对象做了详细的描述,这里总结一下。
对象的三个特性:
身份标识
唯一标识对象;不可变;CPython
解释器实现为对象的内存地址。
操作:id()
,内建函数id()
函数返回标识对象的一个整数;is
比较两个对象的身份标识。
示例:
>>> id(1) 1470514832 >>> 1 is 1 True
类型
决定对象支持的操作,可能的值;不可变。
操作:type()
,内建函数返回对象的类型
示例:
>>> type('a') <class 'str'>
值
数据,可变/不可变
操作:==
操作符用于比较两个对象的值是否相等,其他比较运算符比较对象间大小情况。
示例:
>>> 'python' 'python' >>> 1 == 2 False
可变与不可变:一般认为,值不可变的对象是不可变对象,值可变的对象是可变对象,但是要注意不可变集合对象包含可变对象引用成员的情况。
Python
中的对象:
# -*- coding: utf-8 -*-# filename: hello.py'a test module'author = 'Richard Cheng'import sysclass Person(object): ''' Person class''' def init(self, name, age): self.name = name self.age = agedef tset(): print(sys.path) p = Person('Richard', 20) print(p.name, ':', p.age)def main(): tset()if name == 'main': main()
这段Python
代码中有很多对象,包括hello
这个模块对象,创建的Person
类对象,几个函数如test
, main
函数对象,数字,字符串,甚至代码本身也是对象。
几乎所有语言中都有“变量”的说法,严格说来,Python
中的变量不应该叫变量,称为名字更加贴切。
以下翻译自 Code Like a Pythonista: Idiomatic Python # Python has "names"
其他语言中,为变量分配值就像将值放到“盒子”里。int a = 1;
盒子a
现在有了一个整数1
。
为同一个变量分配值替换掉盒子的内容:a =2;
现在盒子a
中放了整数2
将一个变量分配给另一个变量,拷贝变量的值,并把它放到新的盒子里:int b = a;
b
是第二个盒子,装有整数2的拷贝。盒子a
有一份单独的拷贝。
Python
中,名字或者标识符就像将一个标签捆绑到对象上一样。a = 1
这里,整数对象1
有一个叫做a
的标签。
如果重新给a
分配值,只是简单的将标签移动到另一个对象:a = 2
现在名字a
贴到了整数对象2
上面。原来的整数对象1不再拥有标签a
,或许它还存在,但是不能通过标签a
访问它了(当对象没有任何引用时,会被回收。)
如果将一个名字分配给另一名字,只是将另一个名字标签捆绑到存在的对象上:b = a
名字b
只是绑定到与a
引用的相同对象上的第二个标签而已。
虽然在Python
中普遍使用“变量”(因为“变量”是普遍术语),真正的意思是名字或者标识符。Python
中的变量是值得标签,不是装值得盒子。
C/C++
中有指针,Java
中有引用,Python
中的名字在一定程度上等同于指针和引用。
2.1节中其他语言的例子,也只是针对于它们的基本类型而言的,若是指针或者引用,表现也跟Python
的名字一样。这也在一定程度上说明了Python
将面向对象贯彻得更加彻底。
可以对一个变量做什么?声明变量,使用变量,修改变量的值。名字作为Python
中的一个重要概念,可以对它做的操作有:
定义;名字需要先定义才能使用,与变量需要先声明一样。
绑定:名字的单独存在没有意义,必须将它绑定到一个对象上。
重绑定:名字可以重新引用另一个对象,这个操作就是重绑定。
引用:为什么要定义名字,目的是使用它。
名字以及对象,它们之间必然会发生些什么。
其他如C/C++
和Java
的高级语言,变量在使用前需要声明,或者说定义。以下在Java
中声明变量:
public static void main(String[] args) { int i = 0; // 先声明,后使用 System.out.println(i); // 使用变量i}
这样,在可以访问到变量i
所在作用域的地方,既可以使用i
了。还有其他声明变量的方法么?好像没有了。
Python
中有多种定义名字的途径,如函数定义,函数名就是引用函数对象的名字;类定义,类名就是指向类对象的名字,模块定义,模块名就是引用模块对象的名字;当然,最直观的还是赋值语句。
赋值语句
官方对赋值语句做了这样的说明(地址):
Assignment statements are used to (re)bind names to values and to modify attributes or items of mutable objects.
即:
赋值语句被用来将名字绑定或者重绑定给值,也用来修改可变对象的属性或项
那么,我们关心的,就是赋值语句将名字和值(对象)绑定起来了。
看一个简单的赋值语句:
a = 9
Python
在处理这条语句时:
首先在内存中创建一个对象,表示整数9
:
然后创建名字a
,并把它指向上述对象:
上述过程就是通过赋值语句的名字对象绑定了。名字首次和对象绑定后,这个名字就定义在当前命名空间了,以后,在能访问到这个命名空间的作用域中可以引用该名字了。
定义完名字之后,就可以使用名字了,名字的使用称为“引用名字”。当名字指向可变对象和不可变对象时,使用名字会有不同的表现。
a = 9 #1a = a + 1 #2
语句1执行完后,名字a
指向表示整数9
的对象:
由于整数是不可变对象,所以在语句2处引用名字a
,试图将表示整数9
的对象 + 1
,但该对象的值是无法改变的。因此就将该对象表示的整数值9
加1
,以整数10
新建一个整数对象:
接下来,将名字a
重绑定
到新建对象上,并移除名字对原对象的引用:
使用id()
函数,可以看到名字a
指向的对象地址确实发生了改变:
>>> a = 9>>> id(a)1470514960>>> a = a + 1>>> id(a)1470514976
可变对象可以改变其值,并且不会造成地址的改变:
>>> list1 = [1]>>> id(list1)42695136>>> list1.append(2)>>> id(list1)42695136>>> list1 [1, 2]>>>
执行语句list1 = [1]
,创建一个list
对象,并且其值集中添加1
,将名字list1
指向该对象:
执行语句list1.append(2)
,由于list
是可变对象,可以直接在其值集中添加2
:
值得改变并没有造成list1
引用的对象地址的改变。
再来看一个比较“奇怪”的例子:
values = [1, 2, 3] values[1] = valuesprint(values)
一眼望去,期待的结果应该是
[1, [1, 2, 3], 3]
但实际上结果是:
[1, [...], 3]
我们知道list
中的元素可以是各种类型的,list
类型是可以的:
观察以下代码段:
>>> list1 = [1]>>> id(list1)42695136>>> list1 = [1, 2]>>> id(list1)42717432
两次输出的名字list1
引用对象的地址不一样,这是因为第二次语句list 1 = [1, 2]
对名字做了重绑定:
当两个或两个以上的名字引用同一个对象时,我们称这些名字共享对象。共享的对象可变性不同时,表现会出现差异。
函数attempt_change_immutable
将参数i
的值修改为2
def attempt_change_immutable(i): i = 2i = 1print(i) attempt_change_immutable(i)print(i)
Output:
11
如果你对输出不感到意外,说明不是新手了 ^_^。
首先,函数的参数i
与全局名字i
不是在同一命名空间中,所以它们之间不相互影响。
调用函数时,将两个名字i
都指向了同一个整数对象。
函数中修改i
的值为2
, 因为整数对象不可变,所以新建值为2
的整数对象,并把函数中的名字i
绑定到对象上。
全局名字i
的绑定关系并没有被改变。
值得注意的是,这部分内容与命名空间和作用域有关系,另外有文章介绍它们,可以参考。
函数attempt_change_mutable
为列表增加字符串。
def attempt_change_mutable(list_param): list_param.append('test') list1 = [1]print(list1) attempt_change_mutable(list1)print(list1)
output:
[1] [1, 'test']
可以看到函数成功改变了列表list1
的值。传递参数时,名字list_param
引用了与名字list1
相同的对象,这个对象是可变的,在函数中成功修改了对象的值。
首先,名字list_param
与名字list1
指向对象:
然后,通过名字list_param
修改了对象的值:
最后,这个修改对名字list1
可见。
总的来说,触发名字对象绑定的行为有以下一些:
赋值操作;a = 1
函数定义;
def test(): pass
将名字test
绑定到函数对象
类定义:
class Test(object): pass
将名字Test
绑定到类对象
函数传参;
def test(i): pass test(1)
将名字i
绑定到整数对象1
import
语句:
import sys
将名字sys
绑定到指定模块对象。
for
循环
for i in range(10): pass
每次循环都会绑定/重绑定名字i
as
操作符
with open('dir', 'r') as f: pass try: pass except NameError as ne: pass
with open
语句,异常捕获语句中的as
都会发生名字的绑定
待续。。。
The Python Language References#Data model# Objects, values, types
Python的名字绑定
Python一切皆对象
Code Like a Pythonista: Idiomatic Python
python基础(5):深入理解 python 中的赋值、引用、拷贝、作用域
[1] 在特定的控制条件下,改变对象的类型是可能的。但不是一种明智的做法,如果处理不当的话,会发生一些奇怪的行为。
以上就是Python对象,名字以及绑定的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!