Python对象

众所周知，Python是一门面向对象的语言，在Python无论是数值、字符串、函数亦或是类型、类，都是对象。

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对象是在 堆 上分配的结构，我们定义的所有变量、函数等，都存储于堆内存，而变量名、函数名则是一个存储于 栈 中、指向堆中具体结构的引用。

要想深入学习Python，首先需要知道Python对象的定义。

我们通常说的Python都是指CPython，底层由C语言实现，源码地址： cpython [GitHub]

Python对象的定义位于 Include/object.h ，是一个名为 PyObject 的结构体：

Python中的所有对象都继承自PyObejct，PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表，一个引用计数变量 ob_refcnt 和 一个类型对象指针 ob_type

从PyObejct的注释中，我们可以看到这样一句：每个指向 可变大小Python对象 的指针也可以转换为 PyVarObject* （可变大小的Python对象会在下文中解释）。 PyVarObejct 就是在PyObject的基础上多了一个 ob_size 字段，用于存储元素个数：

在PyObject结构中，还有一个类型对象指针 ob_type ，用于表示Python对象是什么类型，定义Python对象类型的是一个 PyTypeObject 接口体

实际定义是位于 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：

在这个类型对象中，不仅包含了对象的类型，还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息，主要分为：

以Python中的 int类型 为例，int类型对象的定义如下：

从PyObject的定义中我们知道，每个对象的 ob_type 都要指向一个具体的类型对象，比如一个数值型对象 100 ，它的ob_type会指向 int类型对象PyLong_Type 。

PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象

也就是说，归根结底 类型对象也是一个对象 ，也有ob_type属性，那 PyLong_Type 的 ob_type 是什么呢？

回到PyLong_Type的定义，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) ，查看对应的宏定义

由以上关系可以知道， PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, PyType_Type } 0} ，将其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一个变长对象：

这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知， Python类型对象的类型就是PyType_Type ，而 PyType_Type对象的类型是它本身

从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类

Python对象定义有 PyObject 和 PyVarObject ，因此，根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为 可变对象（变长对象） 和 不可变对象（定长对象）

原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了。这里的对象a、对象b就是定长对象

可以看到，变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了。这里的对象a就是变长对象

由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：

声明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string' ，s2的值不会一起改变，因为只是s指向了一个新的对象，s2指向的旧对象的值并没有发生改变

声明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6) ，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了

此外，对于 字符串 对象，Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：

对于 数值型 对象，Python会默认创建0~2 8 以内的整数对象，也就是 0 ~ 256 之间的数值对象是共用的：

按照Python数据类型，对象可分为以下几类：

Python创建对象有两种方式，泛型API和和类型相关的API

这类API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:

使用 PyObjecg_New 创建一个数值型对象：

这类API通常只能作用于一种类型的对象上，如：

使用 PyLong_FromLong 创建一个数值型对象：

在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据，如：

从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了，Python创建对象时，会分配内存进行初始化，然后Python内部通过 PyObject* 变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针 PyObject* ，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的 ob_type 属性动态进行判断，而Python正是通过 ob_type 实现了多态机制

Python在管理维护对象时，通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数 ob_refcnt 。

当一个对象的引用计数减少到0之后，Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源。

但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率，因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时，优先从内存对象池中获取。

python函数是对象吗

python中，所有的元素都是对象，其中第一类对象的通用特性：可作为值传递，赋值给另一个对象；可以作为元素添加到集合对象中；可以作为参数传递给其他函数；可以作为函数的返回值

python中方法对象的理解总结？

9.3.4. 方法对象

通常，方法通过右绑定方式调用:

x.f()

在 MyClass 示例中，这会返回字符串 'hello world'。然而，也不是一定要直接调用方法。 x.f 是一个方法对象，它可以存储起来以后调用。例如:

xf = x.f

while True:

print(xf())

会不断的打印 hello world。

调用方法时发生了什么？你可能注意到调用 x.f() 时没有引用前面标出的变量，尽管在 f() 的函数定义中指明了一个参数。这个参数怎么了？事实上如果函数调用中缺少参数，Python 会抛出异常－－甚至这个参数实际上没什么用……

实际上，你可能已经猜到了答案：方法的特别之处在于实例对象作为函数的第一个参数传给了函数。在我们的例子中，调用 x.f() 相当于 MyClass.f(x) 。通常，以 n 个参数的列表去调用一个方法就相当于将方法的对象插入到参数列表的最前面后，以这个列表去调用相应的函数。

如果你还是不理解方法的工作原理，了解一下它的实现也许有帮助。引用非数据属性的实例属性时，会搜索它的类。如果这个命名确认为一个有效的函数对象类属性，就会将实例对象和函数对象封装进一个抽象对象：这就是方法对象。以一个参数列表调用方法对象时，它被重新拆封，用实例对象和原始的参数列表构造一个新的参数列表，然后函数对象调用这个新的参数列表。

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