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Python万物皆对象源码分析

时间:2024-3-28 09:13     作者:韩俊     分类: Python


这篇文章主要讲解了“Python万物皆对象源码分析”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python万物皆对象源码分析”吧!

    万物皆对象

    这篇博客的内容主要是针对Python中万物皆对象的理解,对Python的类型、对象体系做一个整体的梳理。

    在Python中,一切皆为对象,一个整数是一个对象,一个字符串也是一个对象,基本类型(如int)也是对象。Python不再区别对待基本类型和对象,所有的基本类型内部均由对象实现。

    >>> a = int
    >>> b = 1
    >>> id(a)
    140734789683952
    >>> id(int)
    140734789683952
    >>> a
    <class 'int'>
    >>> id(b)
    2421963817200
    >>> id(1)
    2421963817200
    >>> b
    1

    1 类型对象和实例对象

    Python中的类型是一种对象,称为类型对象。整数类型、字符串类型,以及我们通过class关键字定义的自定义类型也是一个对象。

    通过类实例化可以得到一个实例化对象,称为实例对象

    2 类型、对象体系

    2.1 元类型type

    前面我们提到:Python中的类型是一种对象,称为类型对象。那么类型对象的类型又是什么呢?

    >>> type(int)
    <class 'type'>
    >>> int.__class__
    <class 'type'>

    可以看到,类型的类型是type,我们称之为元类型,但是这个类型比较特殊,它的实例对象是类型对象。此外,Python中还有一个特殊的类型object,所有其他类型都继承于object,即object是所有类型的基类。

    图示如下:

    2.2 自定义类型

    除了Python的内置类型,我们自定义一个类型MyClass,同样地,可以得到:

    2.3 自定义类型子类

    再定义一个类型MySubClass,该类型为MyClass的子类:

    2.4 type和object的关系

    在上述示例中,我们描述了不同对象、类型之间的继承、类型关系,但是对于两个特殊的类型type和object的关系并没有指出,我们先来打印看一下:

    >>> type(type)
    <class 'type'>
    >>> type(object)
    <class 'type'>
    >>> type.__base__
    <class 'object'>
    >>> object.__base__
    >>> print(object.__base__)
    None

    可以看到:object的类型也是type,type本身的类型也是type;而type的父类也是所有对象的父类&mdash;&mdash;object,而object本身没有父类。由此我们可以归纳出:

    object是所有类型的基类(除了它自己),本质上是一种类型,其类型是type,同时也是type的基类;

    type是所有类型的类型,本质上是一种类型,其类型是它自己,也是object的类型;

    注:object本身不能有基类,这是因为&mdash;&mdash;对于存在继承关系的类,成员属性和成员方法查找需要回溯继承链,不断查找基类。因此,继承链必须有一个终点,不然就会死循环。

    最后我们把type和object的关系补充进来:

    3 可变对象与不可变对象

    可变对象在创建之后,其值可以修改;不可变对象在创建之后,其值不可以进行修改。

    以Python中的整数对象为例:整数类型是不可变类型,整数对象是不可变对象。“修改整数对象”时,Python将以新值创建一个新对象,变量名与新对象进行绑定,旧对象如果没有其他引用,则会被释放(通过“小整数池”进行创建回收优化,具体后续介绍,这里先按下不表,后续会补充)。

    图示如下:

    以Python中的列表对象为例:列表类型是可变类型,列表对象是可变对象。列表对象内部会维护一个动态数组,存储元素对象的指针,列表对象再增减对象的时候,会修改该数组,而列表对象的“头部”(后续会详细介绍)会保持不变:

    4 变长对象和定长对象

    定长对象:对象的内存大小一定

    边长对象:同一类型,不同对象会有不同的大小

    通过sys.getsizeof()可以查看一个对象的大小:

    >>> import sys
    >>> a = 1
    >>> b = 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
    >>> c = 1.0
    >>> d = 1.00000000000000000000000000000000000000000000000000000001
    >>> sys.getsizeof(a)
    28
    >>> sys.getsizeof(b)
    52
    >>> sys.getsizeof(c)
    24
    >>> sys.getsizeof(d)
    24

    整数对象是变长对象:固定位数的整数能够表示的范围是有限的,故整数对象会随着自身的数值大小而改变自身内存大小。在Python中采用了类似C++中大整数类的思路实现整数对象,通过串联多个普通32位整数来支持更大的数值范围(详细源码后续介绍)。

    浮点数对象是定长对象:根据机组的知识,我们用32位表示单精度浮点数,用64位表示双精度浮点数,它们都是定长的。在Python中,浮点数背后是由一个double来实现的,就算表示很大的数,浮点数对象的大小也不变(这样做的代价是牺牲了精度)。当然,浮点数也是有大小限制的,可以思考下:我们通过float()将一个很大的int转化为float时,是否会报错?Python底层是否做了相应的判断呢?

    5 补充

    变量名:我们创建对象时会为对象分配对应的内存空间,那么我们将变量名和对象绑定时,变量又是如何存储的呢?

    标签: python

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