1. 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。

所有的Python对象都拥有三个特性：身份，类型和值。

身份：

每一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使用内建函数 id() 来得到。这个值可以被认为是该对象的内存地址。您极少会用到这个值，也不用关心它究竟是什么。

类型：

对象的类型决定了该对象可以保存什么类型的值，可以进行什么样的操作，以及遵循什么样的规则。你可以用内建函数 type() 来查看Python对象的类型。因为在Python中类型也是对象，所以 type() 返回的是对象而不是简单的字符串。

值：

对象表示的数据项

上面三个特性在对象创建的时候就被赋值，除了值之外，其他两个特性都是只读的。

如果对象支持更新操作，那么它的值就可以改变，否则也是只读的。对象的值是否可更改被称为对象的可改变性（mutability），只要一个还没有被销毁，这些特性就一直存在。

Python有一系列的基本（内建）数据类型，绝大多数应用程序通常使用标准类型，对特定的数据存储则通过创建和实例化类来实现。

1.1 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用点（ . ）标记法来访问属性。属性包括相应对象的名字等等。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。含有数据属性的对象包括（但不仅限于）：类、类实例、模块、复数和文件。

2. 标准类型

• 数字（分为几个子类型，其中有三个是整型）
• 整型
• 长整型
• 浮点型
• 复数型
• 布尔型
• 字符串
• 列表
• 元祖
• 字典

3. 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

对象的一系列固有行为和特性(比如支持哪些运算，具 有哪些方法)必须事先定义好。从这个角度看，虽然看上去把类型本身也当成对象有点特别，但类型正是保存这些信息的最佳位置。描述一种 类型所需要的信息不可能用一个字符串来搞定，所以类型不能是一个简单的字符串，这些信息 不能也不应该和数据保存在一起， 所以我们将类型定义成对象。

>>> type(12)
<type 'int'>
>>> type(type(12))
<type 'type'>

没错，所有类型对象的类型都是 type。

3.2 None，Python的Null对象

Python有一个特殊的类型，被称作Null对象或者NoneType，它只有一个值，那就是None。他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

所有的标准对象均可用于布尔测试，同类型的对象之间可以比较大小。每个对象天生具有布尔 True 或 False 值。空对象、值为零的任何数字或者Null 对象 None的布尔值都是False。

下列对象的布尔值是False。

• None
• False
• 所有值为零的数
• 空字符串
• 空列表
• 空元组
• 空字典

4. 内部类型

• 代码
• 帧
• 跟踪记录
• 切片
• 省略
• Xrange

一般的程序员通常不会直接和这些对象打交道。

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。通过调用内建函数compile() 可以得到代码对象。代码对象可以被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。一个函数除了有代码对象属性以外，还有一些其他函数必须的属性，包括函数名，文档字符串，默认参数，及全局命名空间等等。

4.2 帧对象

帧对象表示Python的执行栈帧。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，本地及全局名字空间字典以及当前指令等。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

当你的代码出错时，Python就会引发一个异常。如果异常未被捕获和处理，解释器就会退出脚本运行，并显示诊断信息。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。如果一个异常有自己的处理程序，处理程序就可以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。扩展的切片语法允许对不同的索引切片操作，切片对象也可以由内建函数slice() 来生成。步进切片允许利用第三个切片元素进行步进切片，它的语法是sequence[起始索引 ：结束索引：步进值]。

4.5 省略对象

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，xrange()是内建函数 range()的兄弟版本， 用于需要节省内存使用或 range()无法完成的超大数据集场合。

5. 标准类型运算符

5.1 对象值的比较

比较运算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 回布尔值 True 或 False。

<

>

<=

>=

==

!=

5.2 对象身份比较

作为对值比较的补充，Python 也支持对象本身的比较。对象可以被赋值到另一个变量(通 过引用)。因为每个变量都指向同一个(共享的)数据对象，只要任何一个引用发生改变，该对象的其它引用也会随之改变。

a is b

这个表达式等价于下面的表达式 id(a) == id(b)

>>> a = [ 5, 'hat', -9.3]
>>> b = a
>>> a is b
True
>>> a is not b
False
>>>
>>> b = 2.5e-5
>>> b
2.5e-005
>>> a
[5, 'hat', -9.3]
>>> a is b
False
>>> a is not b
True

在上面的例子中，使用的是浮点数而不是整数。为什么这样?整数对象和 字符串对象是不可变对象，所以Python会很高效的缓存它们。这会造成我们认为Python应该创建新对象时，它却没有创建新对象的假象。看下面的例子:

>>> a = 1
>>> id(a)
8402824
>>> b = 1
>>> id(b)
8402824
>>>
>>> c = 1.0
>>> id(c)
8651220
>>> d = 1.0
>>> id(d)
8651204

在上面的例子中，a 和 b 指向了相同的整数对象，但是 c 和 d 并没有指向相同的浮点数 对象。

Python仅缓存简单整数，因为它认为在Python应用程序中这些小整数会经常被用到。目前Python 缓存的整数范围是（-1，256），不过这个范围是会改变的。

5.3 布尔类型

布尔逻辑运算符 and， or 和 not 都是 Python 关键字，not 运算符拥有最高优先级，只比所有比较运算符低一级。 and 和 or 运 算符则相应的再低一级。

>>> x, y = 3.1415926536, -1024
>>> x < 5.0
True
>>> not (x < 5.0) 
False
>>> (x < 5.0) or (y > 2.718281828) 
True
>>> (x < 5.0) and (y > 2.718281828) 
False
>>> not (x is y)
True

6. 标准类型内建函数

6.1 type()

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

>>> type(4) # int type
<type 'int'>
>>>
>>> type('Hello World!')
<type 'string'>
# string type
>>>
>>> type(type(4)) # type type
<type 'type'>

6.2 str() 和 repr() (及 `` 运算符)

内建函数 str() 和 repr() 或反引号运算符(``) 可以方便的以字符串的方式获取对象的 内容、类型、数值属性等信息。

>>> str(4.53-2j)
'(4.53-2j)'
>>>
>>> str(1)
'1'
>>>
>>> str(2e10)
'20000000000.0'
>>>
>>> str([0, 5, 9, 9])
'[0, 5, 9, 9]'
>>>
>>> repr([0, 5, 9, 9])
'[0, 5, 9, 9]'
>>>
>>> `[0, 5, 9, 9]`
'[0, 5, 9, 9]'

repr() 输出对 Python 比较友好， 而 str()的输出对人比较友好。虽然如此， 很多情况下这三者的输出仍然都是完全一样的。

6.3 type() 和 isinstance()

type()内建函数可以帮助你确认调用的就是你想要的函数或对象。除了内建函数 type()， 还有一个有用的内建函数叫 isinstance().利用它可以确认一 个对象的类型。

7. 类型工厂函数

原来的 所谓内建转换函数象 int(), type(), list() 等等， 现在都成了工厂函数。 也就是说虽然他 们看上去有点象函数， 实质上他们是类。当你调用它们时， 实际上是生成了该类型的一个实 例， 就象工厂生产货物一样。

• dict()
• bool()
• set() ，frozenset()
• object()
• classmethod()
• staticmethod()
• super()
• property()
• file()

8. 标准类型的分类

如果让我们最啰嗦的描述标准类型，我们也许会称它们是 Python 的“基本内建数据对象原 始类型”。

• “基本”，是指这些类型都是Python提供的标准或核心类型。
• “内建”，是由于这些类型是Python默认就提供的
• “数据”，因为他们用于一般数据存储
• “对象”，因为对象是数据和功能的默认抽象
• “原始”，因为这些类型提供的是最底层的粒度数据存储
• “类型”，因为他们就是数据类型

8.1 存储模型

以存储模型标准的类型分类

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

以更新模型为标准的类型分类

>>> x = 'Python numbers and strings'
>>> print id(x)
16191392
>>> x = 'are immutable?!? What gives?'
>>> print id(x)
16191232
>>> i = 0
>>> print id(i)
7749552
>>> i = i + 1
>>> print id(i)

上面的例子中，事实上是一个新对象被创建，然后它取代了旧对象。

新创建的对象被关联到原来的变量名， 旧对象被丢弃，垃圾回收器会在适当的时机回收这 些对象。你可以通过内建函数 id()来确认对象的身份在两次赋值前后发生了变化。

>>> aList = ['ammonia', 83, 85, 'lady']
>>> aList
['ammonia', 83, 85, 'lady']
>>>
>>> aList[2]
85
>>>
>>> id(aList)
135443480
>>>
>>> aList[2] = aList[2] + 1
>>> aList[3] = 'stereo'
>>> aList
['ammonia', 83, 86, 'stereo']
>>>
>>> id(aList)
135443480
>>>
>>> aList.append('gaudy')
>>> aList.append(aList[2] + 1)
>>> aList
['ammonia', 83, 86, 'stereo', 'gaudy', 87]
>>>
>>> id(aList)
135443480

注意列表的值不论怎么改变， 列表的 ID 始终保持不变。

8.3 访问类型

以访问模型为标准的类型分类

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